kaggle竞赛的inception模型已经能够提取图像很好的特征,后续训练出一个针对当前图片数据的全连接层,进行花的识别和分类.这里见书即可,不再赘述. 书中使用google参加Kaggle竞赛的inception模型重新训练一个全连接神经网络,对五种花进行识别,我姑且命名为模型flower_photos_model.我进一步拓展,将lower_photos_model模型进一步保存,然后部署和应用.然后,我们直接调用迁移之后又训练好的模型,对花片进行预测. 这里讨论两种方式:使用import

TensorFlow环境 人脸识别 FaceNet 应用(一)验证测试集 前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装,可以正常运行. 一.下载FaceNet源代码工程 git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git 二.下载数据集LFW LFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的 下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz wg

Tensorflow Mask-RCNN训练识别箱子的模型

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

除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码. 此篇代码大部分是转载的,只改了很少地方. 代码是运行在linux环境,tessorflow没有支持windows的python 2.7. gen_captcha.py代码. #coding=utf-8 from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np import ma

最近在弄深度学习,从网上找了一些资料.这是基于Tensorflow的深度学习的验证码识别.https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_5.html http://blog.topspeedsnail.com/archives/10858    看到一个关于发票识别的关键区域定位    https://blog.csdn.net/m0_38097087/article/details/80281835

------------------------------------ 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

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 分类实验之识别手写数字 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

1.使用TensorFlow Retrain进行图片分类训练 https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/image_retraining/index.html#training-steps 2.使用Flask发布图片识别服务,接收POST上传的图片,并返回结果 https://github.com/ConorPai/PlantRecognitionWebAPI 3.使用效果

1.知识点 """ 验证码分析: 对图片进行分析: 1.分割识别 2.整体识别 输出:[3,5,7] -->softmax转为概率[0.04,0.16,0.8] ---> 交叉熵计算损失值 (目标值和预测值的对数) tf.argmax(预测值,2)验证码样例:[NAZP] [XCVB] [WEFW] ,都是字母的 """ 2.将数据写入TFRecords import tensorflow as tf import os os.env

''' Created on 2017年4月20日 @author: weizhen ''' #手写识别 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("/path/to/MNIST_data/",one_hot=True) batch_size=100 xs,ys = mnist.train.next_batch(batch_size) #从trai

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

本教程针对Windows10实现谷歌公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中Win

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

#!/usr/bin/env python3 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) y

数据材料 这是一个小型的人脸数据库,一共有40个人,每个人有10张照片作为样本数据.这些图片都是黑白照片,意味着这些图片都只有灰度0-255,没有rgb三通道.于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸.整张图片大小是1190 × 942,一共有20 × 20张照片.那么每张照片的大小就是(1190 / 20)× (942 / 20)= 57 × 47 (大约,以为每张图片之间存在间距). 问题解决: 10类样本,利用CNN训练可以分类10类数据的神经网络,与手写字符识别类似 olivettif

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess=tf.Session(config=config) mnist = input_data.re

''' Created on 2017年3月4日 @author: weizhen ''' import tensorflow as tf def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验

TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(一)https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/80208297 TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(二)https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/80229307 TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(三)https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/80547975 TensorF

本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型,用来实现验证码识别的过程,这里我们识别的验证码是图形验证码,首先我们会用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 验证码 首先我们来看下验证码是怎样的,这里我们使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以这里我们需要先安装这个库,另外我们还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可:     1 pip3 install captcha pillow 安装好之后,我们就