大部分的pytorch入门教程,都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试.如果我们是自己的图片数据,又该怎么做呢? 一.我的数据 我在学习的时候,使用的是fashion-mnist.这个数据比较小,我的电脑没有GPU,还能吃得消.关于fashion-mnist数据,可以百度,也可以 点此 了解一下,数据就像这个样子: 下载地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 但是下载下来是一种二进制文件,并不是图片,因此我先转换成了

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten

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

微调 Torchvision 模型 在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成.本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整. 在本文档中,我们将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取.在微调中,我们从预训练模型开始

[写在前面] 用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络(CNN)模型来训练自己的数据集,验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度,如Inception_V3, VGG16,Inception_resnet_v2等模型.本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性,测试数据为芹菜.鸡毛菜.青菜,各类别样本约600张,多个菜场拍摄,不同数据源. 补充:自己当初的计划是用别人预训练好的模型来再训练自己的数据集已使可以完成新的分类任务,但必须要修改代码改网络结构,并

[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

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap

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

默认caffe已经编译好了,并且编译好了pycaffe 1 数据准备 首先准备训练和测试数据集,这里准备两类数据,分别放在文件夹0和文件夹1中(之所以使用0和1命名数据类别,是因为方便标注数据类别,直接用文件夹的名字即可).即训练数据集:/data/train/0./data/train/1  训练数据集:/data/val/0./data/val/1. 数据准备好之后,创建记录数据文件和对应标签的txt文件 (1)创建训练数据集的train.txt import os f =open(r'tr

http://blog.csdn.net/u011244794/article/details/51565786 标签: caffeimagenet 2016-06-02 12:57 9385人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: 机器学习(1)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 因为自己在网络上查到的资料对于一个新手来说虽然指明了方向,但是在细节上没有给出很好的实例,因此我把自己训练的过程记录下来. [实验环境] 物理内存:64G Free:7.5G  CPU个数:3,

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集

在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集 今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现 图像的分类 ,可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用,并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理.TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow,可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET

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

目标检测算法SSD之训练自己的数据集 prerequesties 预备知识/前提条件 下载和配置了最新SSD代码 git clone https://github.com/weiliu89/caffe ~/work/ssd cd $_ git checkout ssd 编译caffe 下载必要的模型(包括prototxt和caffemodel): 运行了evaluation和webcam的例子,会提示caffe的import报错.添加pycaffe路径到PYTHONPATH环境变量,或者写一个_

[引言] 最近在用可变卷积的rfcn 模型迁移训练自己的数据集, MSRA官方使用的MXNet框架 环境搭建及配置:http://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8867031.html 一 参数修改: 1.1  ~/Deformable-ConvNets/experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rfcn_dcn_end2end_ohem.yaml  文件中修改两个参数 (yaml文件包含对应训练脚本的一切配置信息和超参数)

使用yolo3模型训练自己的数据集 本项目地址:https://github.com/Cw-zero/Retrain-yolo3 一.运行环境 1. Ubuntu16.04. 2. TensorFlow-gpu 1.4.0 或更高版本. 3. Keras 2.2.4 . 4. numpy 1.15.2(实测1.16.1会报错). 二.创建数据集 1. 使用VOC2007数据集的文件结构: 文件结构如下图,可以自己创建,也可以下载VOC2007数据集后删除文件内容. 注:数据集中没有 test.p

在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要.后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础. HOG算法的原理很多资料都可以查到,简单来说,就是将图像分成一个cell,通过对每个cell的像素进行梯度处理,进而根据梯度方向和梯度幅度来得到cell的图像特征.随后,将每个cell的图像特征连接起来,得到一个BLock的特征,进而得到一张图片的特征.Opencv当中自带HOG算法,可以直接调用,进行图像的特征提取.但

在Windows系统的Linux系统中用yolo训练自己的数据集的配置差异很大,今天总结在win10中配置yolo并进行训练和测试的全过程. 提纲: 1.下载适用于Windows的darknet 2.安装VS和CUDA.CUDNN.OpenCV 1)安装VS2017 2)安装OpenCV 3)VS配置OpenCV 4)安装CUDA10.0和CUDNN7.5 5)VS配置CUDA 3. 编译darknet 4.训练自己的数据集 5.开始训练 6.测试 1.下载适用于Windows的darknet

YOLO训练自己的数据集 YOLO-darknet训练自己的数据 [Darknet][yolo v2]训练自己数据集的一些心得----VOC格式 YOLO模型训练可视化训练过程中的中间参数 项目开源代码:LargeImageDetect-yolo-windows ------------------------------------------------------------------------------------------------- 训练心得 1. 在yolo中训练时,修改

数据的输入几乎和Faster rcnn一样,标签格式xml是一样的. 相比Faster rcnn,数据多了一步处理,通过voc_annotation.py将图片路径和bbox+class存储在txt下样式如下: data\train/VOCdevkit/VOC2007\JPEGImages\000009.jpg 69,172,270,330,12 150,141,229,284,14 285,201,327,331,14 258,198,297,329,14data\train/VOCdevki

https://www.jianshu.com/p/a672f702e596 本文记录了在ubuntu16.04下使用py-faster-rcnn来训练自己的数据集的大致过程. 在此之前,已经成功配置过了caffe-gpu,使用的显卡是GTX1080ti,安装的cuda8.0.61+cudnn v5.1,caffe-gpu的配置过程可以参考:Ubuntu16.04配置caffe-GPU环境. 第一步:制作自己的数据集 首先,为了方便,可以将自己的训练图像名称改成PASCAL VOC格式,比如我自