关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集.Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所. 说白了,就是看你穷的没钱搞研究,就施舍给你.Hinton.Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目. 这个项目结集了不少计算机科学家.生物学家.电气工程师.神经科学家.物理学家.心理学家,加速推动了DL的进程.从这个阵容来看,DL已经

深度学习之 cnn 进行 CIFAR10 分类 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms from torchvision.transforms import ToPILImage show = ToPILImage() import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F transform = transfo

有手册,然后代码不知道看一下:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 首先是下载数据集,下载太慢了就从网盘上下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1W-d1atE-hvPwNOtcupfivQ提取码:8rr5 找到那个,cifar-10-python.tar.gz,修改名字为:cifar-10-batches-py.tar.gz,然后解压,注意解压方式到当前文件夹. 然后查看数据:in[3-5],显示图像和标签 和进行MNIS

CIFAR10有60000个\(32*32\)大小的有颜色的图像,一共10种类别,每种类别有6000个. 训练集一共50000个图像,测试集一共10000个图像. 先载入数据集 import numpy as np import torch import torch.optim as optim from torchvision import datasets import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.C

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在

随着AI 的浪潮发展,AI 的应用场景越来越广泛,其中计算机视觉更是运用到我们生活中的方方面面.作为一个测试人员,需要紧跟上 AI 的步伐,快速从传统业务测试,转型到 AI 的测试上来.而人脸识别作为机器视觉应用场景里最普及常见的一环,因此这一篇结合AI 的架构和核心,以及人脸识别来讲一讲,AI 怎么测试,以及 AI 测试与传统测试的区别和共同点.人脸识别和 AI的关系先了解 AI两个基本概念.a) 计算机视觉也称为机器视觉,是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别.跟踪和测量等机器视觉,并进一

原文地址:https://finthon.com/learn-cnn-two-tfrecord-read-data/-- 全文阅读5分钟 -- 在本文中,你将学习到以下内容: 将图片数据制作成tfrecord格式 将tfrecord格式数据还原成图片 前言 tfrecord是TensorFlow官方推荐的标准格式,能够将图片数据和标签一起存储成二进制文件,在TensorFlow中实现快速地复制.移动.读取和存储操作.训练网络的时候,通过建立队列系统,可以预先将tfrecord格式的数据加载进队列

原文:https://blog.csdn.net/zzulp/article/details/76358694 import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D num

使用Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 利用Tensorflow读取二进制CIFAR-10数据集 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 Tensorflow实

主要内容: 1.基于CNN的cifar10识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 CNN的介绍可以看:

介绍   爬虫江湖,风云再起.自从有了爬虫,也就有了反爬虫:自从有了反爬虫,也就有了反反爬虫.   反爬虫界的一大利器,就是验证码(CAPTCHA),各种各样的验证码让人眼花缭乱,也让很多人在爬虫的过程知难而返,从入门到放弃,当然,这就达到了网站建设者们的目的.但是,但是,所谓的验证码,并不是牢不可破的,在深度学习(Deeping Learning)盛行的今天,很多简单的验证码也许显得不堪一击.   本文将会介绍如何利用Python,OpenCV和CNN来攻破一类验证码,希望能让大家对Deepi

Convolutional Neural Networks (CNNs) are responsible for the major breakthroughs in image recognition made in the past few years. In this chapter we will cover: Implementing a Simpler CNN Implementing an Advanced CNN Retraining Existing CNN models Ap

基于Xilinx Zynq Z7045 SoC的CNN的视觉识别应用 由 judyzhong 于 星期三, 08/16/2017 - 14:56 发表 作者:stark 近些年来随着科学技术的不断进步,人工智能(AI)正在逐步从尖端技术变得普及.人工智能的发展涉及物联网.大规模并行计算.大数据以及深度学习算法等领域,深度学习是人工智能进步最重要的因素,它也是当前人工智能最先进.应用最广泛的核心技术.作为人工智能技术理想的应用领域,自动驾驶以及智能交通系统受到了人们广泛的关注.很多汽车企业都加入自

使用CNN做文本分类 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, global_max_pool from tfle

test_example_CNN.m train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y'); 将输入的数据按照规定的形式组织,并归一化. rand('state',0) 初始化时设置随机产生的数字不变 cnn.layers = { stru

在前面的两篇博客中,我们介绍了DNN(深度神经网络)并使用keras实现了一个简单的DNN.在这篇博客中将介绍CNN(卷积神经网络),然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN,对cifar10数据集进行分类预测. CNN简介 我们可以想一个例子,假如我们现在需要对人进行识别分类,根据我们人类的思维,我们肯定是比较他的

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor

论文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代码: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在对网络的输入上做点小处理,就可以改变DNN的输出结果.本文分析了一种极限条件下的攻击情形,只改变一个输入中的一个像素使网络的输出发生改变.本文提出了一个基于差分进化生成单像素的对抗性扰动.可以以最小攻击信息的条件下,对更多类型的网络进行欺骗.结果表明,CIFAR-10测试集上

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional