仅做记录,后面慢慢整理 训练函数: from skimage import io, transform # skimage模块下的io transform(图像的形变与缩放)模块 import glob # glob 文件通配符模块 import os # os 处理文件和目录的模块 import tensorflow as tf import numpy as np # 多维数据处理模块 import time # 数据集地址 path = 'E:/tensor_data/powerpoint…

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书.  BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的…

最后一章内容,主要是OCR的实例,很多都是和经验或者实际应用有关:看完了,总之,善始善终,继续加油!! 一.图像识别(店名识别)的步骤: 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符 3.字符分类(Character class…

这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN),CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习,例如图片分类和验证码识别,也可以配合其他模型实现 OCR. 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前,我们先来看看怎样使用 Python 处理图片.Python 处理图片最主要使用的类库是 Pillow (Python2 PIL 的 fork),使用以下命令即可安装: pip3 install Pillow 一些简单操作的例子如下,如果你想了解更多可以参考 Pillow 的文档: # 打开图片 >>…

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装 官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查…

作业说明 Exercise 3,Week 4,使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别,采用两种方式(1)多分类逻辑回归(2)多分类神经网络.对比结果. (1)多分类逻辑回归:实现 lrCostFunction 计算代价和梯度.实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练.使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测,得到平均准确率. (2)多分类神经网络:两层 theta 权重值在 ex3weights 里已提供.参数不需要调,只需要在 pr…

一.概述 通过之前两篇文章的学习,我们应该已经了解了多元分类的工作原理,图片的分类其流程和之前完全一致,其中最核心的问题就是特征的提取,只要完成特征提取,分类算法就很好处理了,具体流程如下: 之前介绍过,图片的特征是不能采用像素的灰度值的,这部分原理的台阶有点高,还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型(美其名曰迁移学习). 模型文件为:tensorflow_inception_graph.pb 二.样本介绍 我随便在网上找了一些图片,分成6类:男孩.女孩.猫.狗.男人.女人…

4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神经元模型) 4.3 Forward Propagation 4.4 神经网络实现与或非门以及异或门 4.4.1 实现与或非门(AND/OR/NOT) 4.4.2 实现异或/同或门(XOR/XNOR) 4.5 Multi-class classification k…

1. 前言 近些年来,随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习在图像识别领域的突破,越来越多的图像识别算法不断涌现.在去年,我们初步成功尝试了图像识别在测试领域的应用:将网站样式错乱问题.无线领域机型适配问题转换为"特定场景下的正常图片和异常图片的二分类问题",并借助Goolge开源的Inception V3网络进行迁移学习,重训练出对应场景下的图片分类模型,问题图片的准确率达到95%以上. 过去一年,我们在图片智能识别做的主要工作包括: 模型的落地和参数调优 模型的服务化 模型服…

从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作.这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别. 首先介绍一下数据集.请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation,其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片,图片为28*28像素,分别放在0~9十个文件夹中. 程序总体流程和上一篇文章介绍的BMI分析程序基本一致,毕竟都是多元…

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…

Net# 是由 Microsoft 开发的一种用于定义神经网络体系结构的语言. 使用 Net# 定义神经网络的结构使定义复杂结构(如深层神经网络或任意维度的卷积)变得可能,这些复杂结构被认为可提高对数据的学习,如映像.音频或视频. 在下列上下文中,可以使用 Net# 体系结构规范: Microsoft Azure 机器学习工作室中的所有网络模块:多类神经网络.两类神经网络和神经网络回归 MicrosoftML 中的神经网络函数:R 语言的 NeuralNet 和 rxNeuralNet,以及 P…

Lecture 18—Photo OCR 应用实例:图片文字识别 18.1 问题描述和流程图 Problem Description and Pipeline 图像文字识别需要如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符3.字符分类(Character classification)——确定每一个字符是什么 如果用任务流程图来表达这个问题,每一项任务可以…

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp…

如今手机摄影越来越方便,随手一拍就能记录美好生活.但照片越多,整理越麻烦,有的时候我们想对照片进行二次加工.分享,需要不停翻找相册.HMS Core机器学习服务(ML Kit)提供了图片分类服务,方便用户在多个场景下快速筛选图片集.定义图片题材并标注分类信息.比如,期末老师时常会要求家长和孩子一起制作亲子成长手册,教育服务类App集成图片分类服务后可以把一个学期以来的所有照片分类汇总成相册:出去玩了多个景点或途径不同城市,旅游分享类App可以帮助用户整理基于某个位置或某个实物进行图片分类:在全场…

[深度应用]·实战掌握PyTorch图片分类简明教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/image_classifier_PyTorch/ 1.引文 深度学习的比赛中,图片分类是很常见的比赛,同时也是很难取得特别高名次的比赛,因为图片分类已经被大家研究的很透彻,一些开源的网络很容易取得高分.如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练,再慢慢去模型调优,很难取得较好的成…

目录 scrapy框架-图片下载 1 传统下载方法: 2 scrapy框架的下载方法 3 分类下载完整代码 scrapy框架-图片下载 python小知识: map函数:将一个可迭代对象的每个值,依次交给一个函数处理,返回一个生成器. urls = uibox.xpath(".//ul/li/a/img/@src").getall() urls = list(map(lambda url: 'https:'+url, urls)) urls本身是一个列表,使用map函数,将urls中的…

前言 在过去“5分钟Serverless实践”系列文章中,我们介绍了如何构建无服务器API和Web应用,从本质上来说,它们都属于基于APIG触发器对外提供一个无服务器API的场景.现在本文将介绍一种新的设计模式:基于事件的实时数据处理.为了更形象地描述,我们以图片分类为例,先介绍通过APIG触发器如何构建一个图片分类的Web应用,再介绍通过OBS触发器如何构造一个实时的图片分类系统. Serverless优势 相比于传统的架构,无服务器架构具有如下优点: 1. 无需关注任何服务器,只需关注核心业…

不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发,都有需要自己改进算法的时候,下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法. 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类:下面用比较简单的zeroR举例说明: 2 复写接口 buildClassifier,其是主要的方法之一,功能是构造分类器,训练模型: 3 复写接口 classifyInstance,功能是预测一个标签的概率:或实现distributeForInstance,功能是对得到所有的…

用pytorch1.0搭建简单的神经网络:进行多分类分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.z…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862364.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…

摘要:本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)为例,学习如何在已经具备预训练模型的情况下,将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理. 本文分享自华为云社区<[CANN训练营][2022第二季][新手班]基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)的实验复现>,作者: StarTrek . 本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)为例,学习如何在已经具备预训练模型的情况下,将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理.该…

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网…

18.1  问题描述和流程图 18.2  滑动窗口 18.3  获取大量数据和人工数据 18.4  上限分析:哪部分管道的接下去做 18.1  问题描述和流程图…

18.1  问题描述和流程图 18.2  滑动窗口 18.3  获取大量数据和人工数据 18.4  上限分析:哪部分管道的接下去做 18.1  问题描述和流程图 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中 识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 1. 文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2. 字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符 3. 字符分类…

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层…

应用实例:图片文字识别(Application Example: Photo OCR) 问题描述和流程图(Problem Description and Pipeline) 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 文字侦测(Text detection)--将图片上的文字与其他环境对象分离开来 字符切分(Character segmentation)--将文字分割成一个个单一的字符 字符分类(Cha…

什么是ML.NET? ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中. 借助此功能,可以使用应用程序的可用数据进行自动预测. 机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测,而不需要进行显式编程. ML.NET 的核心是机器学习模型 . 该模型指定将输入数据转换为预测所需的步骤. 借助 ML.NET,可以通过指定算法来训练自定义模型,也可以导入预训练的 TensorFlow 和 ONNX 模型. ML.NET 支持在使用 .NET Core 的 Windows.Lin…

OCR与Tesseract介绍   将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR).可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库,或者是在上面进行定制.   Tesseract 是一个OCR 库,目前由Google 赞助(Google 也是一家以OCR 和机器学习技术闻名于世的公司).Tesseract 是目前公认最优秀.最精确的开源OCR 系统.   除了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵…

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作…