精华内容
下载资源
问答
  • 更多相关内容
  • 深度学习图像识别.zip

    2021-02-22 10:35:17
    基于深度学习图像识别 人脸识别、图像采集、模型训练
  • 深度学习图像识别技术.zip
  • 基于深度学习的Web识别图像识别
  • 人工智能-深度学习-深度学习图像识别模型的优化及应用.pdf
  • 但是深度学习方法极度依赖大规模标注数据, 这一缺陷极大地限制了深度学习方法在实际图像识别任务中的应用. 针对这一问题, 越来越多的研究者开始研究如何基于少量的图像识别标注样本来训练识别模型. 为了更好地理解...
  • 深度学习图像识别基础知识 1. 深度学习的基本原理 什么是人工智能? 通过学习掌握了某中技能的机器,我们认为它具备了人工智能 什么是深度学习? 深度学习的概念源于人工神经网络的研究; 含多层感知机的神经...

    深度学习图像识别:基础知识与环境搭建

    1. 深度学习的基本原理

    1. 什么是人工智能?

    通过学习掌握了某中技能的机器,我们认为它具备了人工智能

    1. 什么是深度学习?

    深度学习的概念源于人工神经网络的研究;
    含多层感知机的神经网络结构叫做深度学习;

    1. 深度学习的基本原理

    数据x - 网络判断数据 - 结果h(拿数据标签与结果做对比) - 损失(loss = (h - x)x(h - x)) - 优化 - 更新(网络内部数据) - 数据

    2. 计算机是如何理解图像的

    三原色:RGB
    计算机中的色彩又RGB三层通道根据不同比例进行堆叠,相当于三种不同颜色的光打在某处
    每个像素点都是RGB堆叠,像素点拼接形成矩阵,一张图片本质就是数据的累计
    在计算机角度,图片就是矩阵

    from PIL import Image
    import numpy as np
     
    img = np.random.randint(0,255,90000).reshape(100,300,3) #生成随机数矩阵
    im = Image.fromarray(np.uint8(img),"RGB")
    im.show()
    
    
    • 效果图:

    在这里插入图片描述

    3. 图像识别原理分析

    图片(矩阵) -> 网络(矩阵运算)-> 输出(比如猫0.6/狗0.4)-> 结果猫
    训练:样本(数据x,标签y),结果(概率h:0.5,0.5)
    类比考试,y是正确答案,h是“你的答案”

    4. 搭建深度学习图像识别环境

    深度学习框架:Pytorch
    IDE: Pycharm
    集成开发环境:Anaconda

    1. 安装Anaconda:网上有教程,注意有一个页面选项可以直接添加进path
    2. 安装pytorch
      在anaconda prompt中输入(如果网速过慢终止后再开始):
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c python
    
    1. 安装opencv等其他
    pip install tensorflow keras opencv-python opencv-contrib-python
    
    1. 安装pycharm
      正常安装,安装结束后修改 设置 -> 解释器 -> 现有环境 -> 找到anaconda中python(base那个)
    展开全文
  • 介绍了当前深度学习图像识别的发展前景,帮助了解图像识别领域。
  • 基于深度学习图像识别,图像分割、图像特征提取、分类器识别这三步骤。而由于文本信息的特殊性,没有固定的形状和合理的目标分界线,传统的图像识别方式 要识别自然场景下的文本信息是相对比较困难的。
  • 深度学习图像识别中的应用.pdf
  • 基于深度学习图像识别技术的研究.pdf
  • 深度学习图像识别上的应用

    千次阅读 2022-04-25 18:55:05
    为了实现自动驾驶,我们可以建立一个图像分类模型来识别道路上的各种物体。 2、目标检测 目标检测是指从一幅场景(图片)中找出目标,并用矩形框确定目标的位置。多应用于人脸识别、自动驾驶、遥感影像识别等...

    1、图像分类

    图片分类的任务是对于一个给定的图片,预测其类别标签。自动驾驶汽车是一个理解图像分类在现实世界中的应用的很好的例子。为了实现自动驾驶,我们可以建立一个图像分类模型来识别道路上的各种物体。

     2、目标检测

            目标检测是指从一幅场景(图片)中找出目标,并用矩形框确定目标的位置。多应用于人脸识别、自动驾驶、遥感影像识别等领域。

    3、语义分割

            图像分类任务是把一张图片划分为某个类别。语义分割也就是像素级别的分类,让计算机根据图像的语义来进行分割,确定边缘位置,属于同一类的像素都要被归为一类。目前应用有自动驾驶、医疗影像识别、遥感影像识别等领域。 

     4、图像生成

            图像生成是指从已知图像中学习特征后进行组合,生成新图像的过程。不同于图像的高分辨率重建,图像生成通常需要学习不同图像的特征并进行组合,生成的图像是所有被学习图像特征的结合。常见的图像生成应用包括神经风格迁移、Google公司开发的Deep Dream算法和变分自编码器等。Deep Dream与传统的卷积神经网络可视化过程思路相同,均为对卷积神经网络的输入进行梯度上升,以便将靠近网络输出端的某个过滤器可视化;区别在于Deep Dream算法直接从现有的图像提取特征,并且尝试最大化激活神经网络中所有层的激活。使用Deep Dream算法,在Keras框架上对已知图像进行特征迁移。

    展开全文
  • 图像处理:使用深度学习进行图像识别
  • 深度学习】01 - 图像识别

    千次阅读 2022-02-10 07:34:58
    七月在线深度学习课程

    K最近邻法-KNN

    现在用的比较少,因为其比较耗费内存,运行速度较慢

    练习:
    CIFAR-10数据集
    60000张32*32小图片,总共10类,50000张训练和10000测试

    在这里插入图片描述
    下图第一行,左侧为大量的飞机数据,右侧第一个为需要识别的图片,而KNN只是做像素上的识别,所以第六张图还能给出一匹马,两个图片在像素上比较接近。
    在这里插入图片描述

    N折交叉验证法

    就是 把训练集分成N个部分,训练其他的N-1个,使用另一个部分进行测试。这样的轮番测试,我们就可以进行训练N次。

    KNN总结:

    如果去做图像识别,KNN准确度不高,主要原因是
    1、找不到很好的特征去表征图像。
    2、要记录全部的训练数据
    3、训练速度慢

    线性分类器

    得分函数

    我们首先将一个图像进行向量化,如3232的一个彩色猫(下图所示,CIFAR-10),它可以表示成一个32323(RGB三种颜色通道)的列向量,W是每一个参数的权重 ,W为什么是103072呢,3072好解释,就是每一个向量值的对应,10是指这个向量集合中已知是十种类别,每一种类别的得分。 然而W权重的数值范围以及选取,是由数据训练得来的
    在这里插入图片描述

    损失函数(代价函数)

    给定W,可以由像素映射到类目的得分
    可以调整参数\权重W,使得映射的结果和实际类别吻合
    代价函数就是用来衡量吻合度的

    损失函数1:hinge loss/支持向量机损失

    在这里插入图片描述
    上图最后一行的说明:max里边的。结果是第一类,则第一类的得分是基本准确额,那么,13就是最终需要的数,我们将其他两种类型的得分分别减去13,正确的分类的得分,再加上一个 区别量△

    区别量△:要求最终的图片各种类型的得分,要与正确的分类的得分之间相差10,才算满足条件。如这是一张猫,猫的分类得分是13,此时,狗的分类为-7之间相差20>10,则说明狗的分类得分是满足最终要求的

    在这里插入图片描述

    损失函数2:互熵损失(softmax分类器)

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 本文基于深度学习图像识别的相关理论,分析了深度学习的基本模型和方法, 并在相关图像数据集上实验论证;另外鉴于深度学习多用于大样本集,本文基于小样 本提出了一种改进算法。 关键字:深度学习 图像识别 卷积...
  • 本文档阐述深度学习技术和图像识别的关系,该文档用通俗易懂的方式解释相关术语的含义,适合内行人拿来给外行人讲解科普用
  • 该程序是对深度学习ResNet模型的图像识别
  • 基于深度学习的中草药植物图像识别方法研究.pdf
  • 文章目录前言一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后如何获取源码和数据集 前言 如今,垃圾分类已成为社会热点话题。其实在2019年4月26日,我国住房和城乡建设部等部门就发布了《关于在全国...
  • c语言写图像识别原理-深度学习算法图像识别原理 深度学习原理.pdf
  • 基于图像识别深度学习垃圾桶.pdf
  • 深度学习作为图像识别领域重要的技术手段,有着广阔的应用前景,开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义,文中对深度学习图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的...
  • 红外图像和灰度图像、彩色图像 概念 红外图象:是获取物体红外光的强度,而成的图象 灰度图象:是获取物体可见光的强度 彩色图像:每个像素由R、G、B分量构成的图像 红外图像和灰度图像的数据格式是一样的,都是单...
  • 提出了一种利用图像深度学习解决无线电信号识别问题的技术思路。首先把无线电信号具象化为一张二维图片,将无线电信号识别问题转化为图像识别领域的目标检测问题;进而充分利用人工智能在图像识别领域的先进成果,...
  • 基于深度学习的新冠肺炎CT图像识别研究.pdf
  • 基于深度学习的农作物病虫害图像识别技术研究进展.pdf
  • 基于深度学习图像文字识别技术研究与应用.pdf
  • 深度学习训练模型:YOLOv5框架 图像识别:OpenCV 编程语言:python IDE:Pycharm 运行环境:Pytorch+CUDA+Anaconda 这篇博客我不会特别具体的讲操作流程,更注重用到的一些函数和库之类的 实现方法大概是:...
  • 图像识别中的深度学习

    千次阅读 2018-04-25 23:08:40
    图像识别中的深度学习来源:《中国计算机学会通讯》第8期《专题》作者:王晓刚深度学习发展历史深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等...
  • 给你一个狗的图像,你的算法将会识别并估计狗的品种,如果提供的图像是人,代码将会识别最相近的狗的品种。 项目的 github 地址: https://github.com/udacity/cn-deep-learning/tree/master/dog-project   (1...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 141,127
精华内容 56,450
关键字:

深度学习图像识别

友情链接: InTech-Gamma_radiation.zip