这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构

目录 神经网络的卷积.池化.拉伸 LeNet网络结构 LeNet在MNIST数据集上应用 参考资料 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决手写数字识别的视觉任务.自那时起,CNN的最基本的架构就定下来了:卷积层.池化层.全连接层.如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5(-5表示具有5个层),和原始的LeNet有些许不同,比如把激活函数改为了现在很常用的ReLu. 神经网络的卷积.池化.拉伸 前面讲了卷积和池化,卷积层可以从图像中提取特

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S

1. 运行它 1. 安装caffe请参考 http://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/5726926.html  此例子在官网 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html 2. 下载训练和测试数据.caffe识别leveldb或者lmdb格式的数据. 1)这里提供转换好的LEVELDB格式数据集,解压缩到mnist例子目录下 链接:http://pan.baidu.com/s/1gfjXteV

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿

使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet-5MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 L2正则化 Dropout 滑动平均方法 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 78

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA

TensorFlow之单层(全连接层)实现手写数字识别训练及测试实例: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_integer('is_train',1,'指定程序是预测还是训练') def full_connected(): # 获取真实的数据 mnist = input_da

dataset.py ''' 准备数据集 ''' import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor,Compose,Normalize import torchvision import config def mnist_dataset(train): func = torch

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了.自从接触pytorch以来,一直想写点什么.曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few months now, l've never felt better, l've more energy.My skin is clearer. My eye sight has improved.确实,使用p

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

人脸检测.模型训练.人脸识别 2018-08-15 今天给大家带来一套人脸识别一个小案例,主要是帮助小伙伴们解决如何入门OpenCV人脸识别的问题,现在的AI行业比较火热,AI技术的使用比较广泛.就拿现在的只能手机来说吧,现在很多智能手机都必须有人脸识别解锁.拍照自动美颜.拍照物体识别等等功能,这些都是AI技术的功劳.在此也不多说了,让我们来见证奇迹的发生. 1.首先我们先准备好跑代码的环境,这一点很重要,我在跑这个代码的时候就是环境配置搞了我半天的实际,很头疼.我使用的是python3.6.5

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_126 OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow 需要注意一点,最好将pip设置国内的阿里云的源,否则安装会很慢 win10