基于Kaggle的图像分类(CIFAR-10) Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle 一直在使用Gluon's data package数据包直接获得张量格式的图像数据集.然而,在实际应用中,图像数据集往往以图像文件的形式存在.将从原始图像文件开始,逐步组织.读取并将文件转换为张量格式.对CIFAR-10数据集进行了一个实验.这是计算机视觉领域的一个重要数据集.现在,将应用前面几节中所学的知识来参加Kaggle竞赛,该竞赛解决CIFAR-10图像分类…

原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1.目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络 在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别.今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型…

Minst训练 我的路径:G:\Caffe\Caffe For Windows\examples\mnist  对于新手来说,初步完成环境的配置后,一脸茫然.不知如何跑Demo,有么有!那么接下来的教程就是我们这些新手的福利了. 第一步:如果前面的train_net.cpp编译通过了,那么这个就非常简单.Caffe训练和测试的数据都是需要leveldb格式的,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST的数据格式.如下图:  第二步:如上图所示,文件夹下有个get_mnist_leveld…

本文记录了基于Vmware Player安装Windows10和VS2015开发平台的过程,以及如何在RaspberryPi2.0上启动Windows10 IoT core系统,并通过一个简单的helloworld程序展示如何在虚拟机内将通用windows应用程序部署到RaspberryPi2.0上. 关键词:虚拟机:Window10 IoT core; Universal Windows App:RaspberryPi2.0 目录  1 虚拟机上安装Windows 10  1.1 下载并安装V…

Step 1:数据加载和处理 一般使用深度学习框架会经过下面几个流程: 模型定义(包括损失函数的选择)——>数据处理和加载——>训练(可能包括训练过程可视化)——>测试 所以自己写代码的时候基本上按照这四大模块四步走就ok了. 本例步骤: A.Load and normalizing the CIFAR10 training and test datasets using torchvisionB.Define a Convolution Neural NetworkC.Define a…

九.基于内容的电影推荐 在基于内容的推荐系统中,我们得到的关于内容的信息越多,算法就会越复杂(设计的变量更多),不过推荐也会更准确,更合理. 本次基于评分,提供一个3阶段的MR解决方案来实现电影推荐. 1.找出各个电影的评分人总数 2.对于每个电影对A和B,找出所有同时对A和B评分的人. 3.找出每两个相关电影之间的关联.在这个阶段,我使用3个不同的关联度算法(pearson,cosine,jaccard)一般要根据具体的数据需求来选择关联度算法. 数据的输入格式: 第一阶段转化完之后: 经过M…

背景 最近要求项目组成员开发一个通用的分页组件,要求是这个组件简单易用,通用性,兼容现有框架MVVM模式,可是最后给我提交的成果勉强能够用,却欠少灵活性和框架兼容性. 设计的基本思想 传入数据源,总页数,当前页码,每页记录数,达到分页显示数据的功能. 优化 我把原本不支持MVVM的源码改善了一下,可能还可以再优化得好些,支持MVVM模式,较果如下图: 添加一解决方案:TLAgent.Pager 设计DataPager类,继承UserControl, INotifyPropertyChanged…

文章转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/112535618…

摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验. 本文分享自华为云社区<Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类及与KNN图像分类对比>,作者:eastmount . 一.图像分类 图像分类(Image Classification)是对图像内容进行分类的问题,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的区域划分为若干个类别,以代替人的视觉判断.图像分…

上个月发布了四篇文章,主要讲了深度学习中的"hello world"----mnist图像识别,以及卷积神经网络的原理详解,包括基本原理.自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析.这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类. 在卷积神经网络中,有五大经典模型,分别是:LeNet-5,AlexNet,GoogleNet,Vgg和ResNet.本文首先自己设计一个小型CNN网络结构来对图像进行分类,再了解一下LeNet-5网络结构对图像做分类…