源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加…

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加…

近日,Neuromation 团队在 Medium 上撰文介绍其最新研究成果:利用卷积神经网络(CNN)评估儿童骨龄,这一自动骨龄评估系统可以得到与放射科专家相似或更好的结果.该团队评估了手骨不同区域,发现仅对掌骨和近端指骨进行评估,得到的结果与对整个手骨进行评估的结果相差无几.为了克服放射图像的质量和多样性问题,该团队引入了严格的清理和标准化过程,以增强模型的鲁棒性和准确率,提升骨龄评估的准确率.提高结果的可复现性以及临床医生的效率. Alexander 的论文<Pediatric Bone…

一.导论 在图像语义分割领域,困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢?比如我们有一只小猫的图片,怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将小猫和图片当中的背景互相分割开来的效果呢?如下图所示: 而在2015年出来的FCN,全卷积神经网络完美地解决了这个问题,将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分之40的成绩提升到了百分之62.2(在Pascal VOC数据集上跑的结果,FCN论文上写的),像素级别识别精确度则是90.2%.这已…

前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写2828像素点的数字的识别,在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别,但实际上,这个图像是2828长宽结构的,我们这次使用CNN卷积神经网络来进行识别. 卷积神经网络我的理解是部分模仿了人眼的功能. 我们在看一个图像时不是一个像素点一个像素点去分辨的,我们的眼睛天然地具有大局观,我们看到某个图像时自动地会把其中的细节部分给聚合起来进行识别,相反,如果我们用个放大镜看到其中的各个像素点时反而不知道这是啥东西了.…

/* 版权声明:能够随意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/                                                     author: 张俊林 问答社区算是一类已经比較成熟的互联网应用了,国外的比方Quora.StackOverflow.国内的比方老派的百度知道,新一代的知乎,都算是代表性的社交类问答社区.问答社区本质上就是个人肉知识库,通过一段时间的积累,会累积相当多以<问题.答案>方式存在的知识. 除了这些通用的问答社区外还有非常多…

一.概述 卷积神经网络[Convolutional neural networks]里面最重要的构建单元是卷积层.神经元在第一个卷积层不是连接输入图片的每一个像素,只是连接它们感受野1的像素,以此类推,第二个卷积层的每一个神经元仅连接位于第一个卷积层的一个小方格的神经元. 感受野 卷积层 由此牵扯出感受野的定义,感受野是指在视通路2上各层次的神经细胞,有简单到复杂,它们所处理的信息,分别对应于视网膜上的一个局部区域,层次越深入,该区域就越大.卷积神经网络就是模仿生理学视觉的这个特点,通过多层卷积…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image,ImageFilter from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def imageprepare(argv): # 该函数读一张图片,处理后返回一个数组,进到网络中预测 """ This function returns the pixel values. The imput is…

这是一个图像分类的比赛CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images ) 首先我们需要下载数据文件,地址: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像,每个类别6000个图像.有50000张训练图像和10000张测试图像. 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次具有10000张图像.测试批次包含每个类别中恰好1000张随机选择的图像…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 训练的准确度目标 accuracyGoal = 0.98 # 是否已经达到指定的准确度 bFlagGoal = False; # 显示数字…