CNN处理维度不一致的图片

Debug 路漫漫-09：构建CNN时维度不一致问题

Build CNN Network 之后,运行,但是报错: ValueError: Input 0 is incompatible with layer predict_vector_conv1: expected ndim=3, found ndim=2 原因: 对于lexicographic,先element wise 点积(user*item),这样维度只能是2维的.而Convolutional操作和maxpooling 操作都需要3D,缺少的那一维好像没办法给出来. <0723好傻好傻

CNN输出维度的计算

在 CNN 的一层中的 patch 中共享权重 w ,无论猫在图片的哪个位置都可以找到. 当我们试图识别一个猫的图片的时候,我们并不在意猫出现在哪个位置.无论是左上角,右下角,它在你眼里都是一只猫.我们希望 CNNs 能够无差别的识别,这如何做到呢? 如我们之前所见,一个给定的 patch 的分类,是由 patch 对应的权重和偏置项决定的. 如果我们想让左上角的猫与右下角的猫以同样的方式被识别,他们的权重和偏置项需要一样,这样他们才能以同一种方法识别. 这正是我们在 CNNs 中做的.一个

机器学习进阶-图像基本操作-数值计算 1.cv2.add(将图片进行加和) 2.cv2.resize（图片的维度变换） 3.cv2.addWeighted(将图片按照公式进行重叠操作)

1.cv2.add(dog_img, cat_img) # 进行图片的加和参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414)) # 根绝给定的维度进行变化 cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1) 使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x

Tensorflow中使用CNN实现Mnist手写体识别

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高

瞎谈CNN：通过优化求解输入图像

本文同步自我的知乎专栏: From Beijing with Love 机器学习和优化问题很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中L是loss function,比如神经网络中分类常用的cross-entropy. CNN学到了什么? 特征(Representation).把原始图像看做一个维度是像素×通道的向量,经过各种复杂的CNN结构,其实只不过成了另一个向量.这个向量所在的空间也许有更好的线性可分性,也许

CNN卷积神经网络人脸识别

图片总共40个人,每人10张图片,每张图片高57,宽47.共400张图片. 读取图片的py文件 import numpyimport pandasfrom PIL import Imagefrom keras import backend as Kfrom keras.utils import np_utils """加载图像数据的函数,dataset_path即图像olivettifaces的路径加载olivettifaces后,划分为train_data,valid_da

6 TensorFlow实现cnn识别手写数字

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 这个实验的内容是:基于TensorFlow,实现手写数字的识别. 这里用到的数据集是大家熟知的mnist数据集. mnist有五万多张手写数字的图片,每个图片用28x28的像素矩阵表示.所以我们的输入层每个案列的特征个数就有28x28=784个:因为数字有0,1,2-9共十个,所以我们的输出层

【神经网络与深度学习】【计算机视觉】RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190?refer=xiaoleimlnote 前面一直在写传统机器学习.从本篇开始写一写深度学习的内容. 可能需要一定的神经网络基础(可以参考 Neural networks and deep learning 日后可能会在专栏发布自己的中文版笔记). RCNN (论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segment

tensorflow识别验证码（2）-tensorflow 编写CNN 识别验证码

1. 导入依赖包 #coding:utf-8 from gen_captcha import gen_captcha_text_and_image from gen_captcha import number from gen_captcha import alphabet from gen_captcha import ALPHABET import numpy as np import tensorflow as tf #tensorflow 2.生成验证码用于训练模型 text, imag

TensorFlow框架(4)之CNN卷积神经网络

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间

【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比，实例讲解

一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点: 2.1. 传统神经网络的扩展. 2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新. 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点 3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算

论文学习-系统评估卷积神经网络各项超参数设计的影响-Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发

ie浏览器部分图片不显示

前言前几天做项目时,发现一个奇怪的现象,从后台获取的图片,在IE浏览器端,有一部分不会显示,仔细研究发现是图片本来是.jpg格式,后台传过来的图片后缀已经被改成了.png格式或者其它格式导致IE浏览器无法识别. 正文我项目中现象如下图: 图片后缀名问题图片后缀名和代码中不一致或者图片本来是.png格式自己手动更改成了.jpg或者其它格式导致IE浏览器无法识别. 图片颜色编码问题图片可能是CMYK颜色,而IE浏览器不识别CMYK模式的图片,这时需要更改为RGB模式(可借助PS等软件). w

原生js开发，无依赖、轻量级的现代浏览器图片懒加载插件，适合在移动端开发使用

优势 1.原生js开发,不依赖任何框架或库 2.支持将各种宽高不一致的图片,自动剪切成默认图片的宽高比如说你的默认图片是一张正方形的图片,则各种宽度高度不一样的图片,自动剪切成正方形. 完美解决移动端开发中,用户上传图片宽高不一致而导致的图片变形的问题 3.简洁的API,让你分分钟入门!!! 代码如下[默认模式,不对图片进行剪切]:<!DOCTYPE html><html lang="en"> <head> <meta charset=&qu

CNN Architectures(AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet,DenseNet)

AlexNet (2012) The network had a very similar architecture as LeNet by Yann LeCun et al but was deeper, with more filters per layer, and with stacked convolutional layers. It consisted 11x11, 5x5,3x3, convolutions, max pooling, dropout, data augmenta

CNN卷积神经网络新想法

近期一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来.看了好多论文,写了一篇综述.对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下. 事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法.早在上世纪八十年代就已经被提出来,但当时硬件运算能力有限,所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字,而且应用于实际. 2006年深度学习的泰斗在<科学>上发表一篇文章,论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力.从而掀起了深度结构研究的浪潮,卷积神经网络作为一种已经存在的.有一定应用经验的深度结构.又一次回到人们视线,此时硬件

TensorFlow框架(4)之CNN卷积神经网络详解

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间

HTML基础——网站图片显示页面

1.图片标签 <img /> 属性: src:指的是图片显示的路径(位置) 绝对路径:D:\Pictures\Saved Pictures 相对路径: ①同一级:直接写文件名称或者./文件名称 ②上一级:../文件名称 ③下一级:写上目录名称/文件名称 width:指定图片的宽度,取值可以是像素值,也可以是百分比 height:指定图片的高度,取值可以是像素值,也可以是百分比 alt:当图片无法正常显示的时候给出的提示信息(该属性的显示效果与浏览器以及浏览器版本有关) 2.首先准备两张图片放在

用101000张食物图片实现图像识别（数据的获取与处理）-python-tensorflow框架

前段时间,日剧<轮到你了>大火,作为程序员的我,看到了另外一个程序员—二阶堂,他的生活作息,以及饮食规律,让我感同身受,最让我感触的是他做的AI聊天机器人,AI菜品分析机器人,AI罪犯分析. 这让作为程序员的我突然萌生了一股攀比和一种激情,我也得做一个出来(小声bb,都得尝试下): 于是,我想从相对简单的做起,<AI菜品分析机器人>: AI菜品分析机器人: 1.建立语料库,爬取各个网站的对话和问答,这里我采用的是知乎以及调用api获取实时对话,至于代码的话我这里就不放了,涉及比较多

深度学习-CNN+RNN笔记

以下叙述只是简单的叙述,CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多,而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注.2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类.3. CNN特征提取用于对话问答图片问答.还有很多领域,比如根据面目表情判断情感,用于遥感地图的标注,用于生物医学的图像解析,用于安全领域的防火实时监控等.而且现阶段关于CNN+RNN的研究应用相关文章更加多样,效果越来越好,我们可以通过谷歌学术参阅这些文章,而且大部分可免费下载阅读,至

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