概述 在前边一篇文章,我们讲了如何复现论文代码,使用pascal voc 2012数据集进行训练和验证,具体内容可以参考<deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练>,在本篇文章,我们主要讲述,如何对deeplab v3+进行迁移学习,也即如何使用deeplab v3+算法来训练个人的数据集. 1. 数据集准备 首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明,由于deeplabv3+使用的TensorFlow框架,并且为了提高训练的速度,因此在训练开始前,需要转换成t…

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普…

迁移学习(Transfer Learning) 如果你要做一个计算机视觉的应用,相比于从头训练权重,或者说从随机初始化权重开始,如果你下载别人已经训练好网络结构的权重,你通常能够进展的相当快,用这个作为预训练,然后转换到你感兴趣的任务上. 计算机视觉的研究社区非常喜欢把许多数据集上传到网上,如果你听说过,比如ImageNet,或者MS_COCO,或者Pascal类型的数据集,这些都是不同数据集的名字,它们都是由大家上传到网络的,并且有大量的计算机视觉研究者已经用这些数据集训练过他们的算法了. 有…

摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习 (Deep Learning).强化学习 (Reinforcement Learning).迁移学习 (Transfer Learning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,今天就为大家理清它们之间的关系和区别. 一. 深度学习: 深度学习的成功和发展,得益于算力的显著提升和大数据,数字化后产生大量的数据,可通过大量的数据训练来发现数据的规律,从而实现基于监督学习的数据预测. 基于神经网络的深度学习主要应用于图像.文…

在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用. 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述…

本文的keras后台为tensorflow,介绍如何利用预编译的模型进行迁移学习,以训练和识别自己的图片集. 官网 https://keras.io/applications/ 已经介绍了各个基于ImageNet的预编译模型,对于我们来说,既可以直接为我所用进行图片识别,也可在其基础上进行迁移学习,以满足自己的需求. 但在迁移学习的例子中,并不描述的十分详细,我将给出一个可运行的代码,以介绍如何进行迁移学习. from tensorflow.keras.applications.vgg19 im…

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值…

迁移学习算法之TrAdaBoost from: https://blog.csdn.net/Augster/article/details/53039489 TradaBoost算法由来已久,具体算法可以参考作者的原始文章,Boosting For Transfer Learning. 1.问题定义 传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上.典型的比如有监督学习,我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器,用于测试数据.但是在许多的情况下,这种同分布的假设并不满足…

前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { id: 1 name: 'face' } 在已下载的TensorFlow Object Detecti…

迁移学习的两个主要场景 微调CNN:使用预训练的网络来初始化自己的网络,而不是随机初始化,然后训练即可 将CNN看成固定的特征提取器:固定前面的层,重写最后的全连接层,只有这个新的层会被训练 下面修改预训练好的resnet18网络在私人数据集上进行训练来分类蚂蚁和蜜蜂 数据集下载 这里使用的数据集包含ants和bees训练图片各约120张,验证图片各75张.由于数据样本非常少,如果从0初始化一个网络进行训练很难有令人满意的结果,这时候迁移学习就派上了用场.数据集下载地址,下载后解压到项目目录 导…