精华内容
下载资源
问答
  • 卷积神经网络图像识别python代码pdf;卷积神经网络图像识别python代码pdf
  • 卷积神经网络图像识别python代码
  • 基于卷积神经网络图像识别,网络结构为lenet5,在训练集上的正确率可以达到90+,测试集正确率在60-70%。
  • 卷积神经网络属于深度学习的范畴,是一种前馈型人工神经网络,已成功地应用于图像识别。说到这里,大家可能会疑惑,对于同一个分类任务,我们既然可以用机器学习的算法来做,为什么要用神经网络呢?...

    一、CNN算法导入

    CNN∈深度学习

    在前面推文我们曾介绍过两种算法在手写数字识别方面的应用:K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM);本期,我们介绍一种更为强大的算法来识别手写数字——卷积神经网(CNN)。卷积神经网络属于深度学习的范畴,是一种前馈型人工神经网络,已成功地应用于图像识别。说到这里,大家可能会疑惑,对于同一个分类任务,我们既然可以用机器学习的算法来做,为什么要用神经网络呢?大家回顾一下,一个分类任务,如果用机器学习算法来做,首先要明确feature和label,然后把这个数据'灌'到算法里去训练,最后保存模型,再来预测分类的准确性。但这就会出现问题,即我们需要确定好特征。如果特征数目过少,我们可能无法实现精确的分类(欠拟合);如果特征数目过多,可能会导致我们在分类过程中过于注重某个特征导致分类错误(过拟合)。然而神经网络的出现使我们不需要做大量的特征工程就可以直接把数据灌进去,让数据自己训练,自我“修正”,最终就可得到一个较好的效果。

    二、CNN原理

    2.1 简介

    CNN和普通的神经网络具有许多相似之处,它们都是模仿人类神经的结构,由具有可学习的权重和偏置常数的神经元组成。每一个神经元可以接收输入信号,经过运算后输出每一个分类的分数。但是,CNN的输入一般是图像,卷积网络通过一系列方法,成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维,最终使其能够被训练。CNN利用该特点,把神经元设计成具有三个维度:width(图像宽度), height(图像长度), depth(红、绿、蓝3种颜色通道)。

    40f22e8871e16838ae64787b521cc5cf.png

    传统神经网络(左)和卷积神经网络(右)

    下面我们简单地介绍一下卷积神经网络基本结构。

    2.2 CNN基本结构

    卷积神经网络通常包括以下几种"层":

    (1)卷积层(Convolutional layer),卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。

    c3d999d334f97731917efa567069240c.png

    4*4 image与两个2*2的卷积核操作结果

    (2)池化层(Pooling layer),即层下采样的过程,目的是为了减少特征图。通常在卷积层之后会得到维度很大的特征,将特征切成几个区域,取其最大值或平均值,得到新的、维度较小的特征。

    6dee47e706d00fa4db56d68da93f8dc2.png

    保证画质的前提下减少参数(图片尺寸3*3→2*2)

    (3)全连接层( Fully-Connected layer), 把所有局部特征结合变成全局特征,用来计算最后每一类的得分。

    62cf6fadb518a7b81c7c3e0463995e0f.png

    实现最终分类

    三.CNN应用—手写数字识别

    上面我们了解了卷积神经网络的基本结构和工作原理,现在我们回到最开始的例子,应用CNN来实现手写数字识别。我们利用一个五层的卷积神经网络,在进行代码介绍之前,我们通过一个简洁的例子对手写识别的原理进行三维展示:

    http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/(大家可自行至该网站进行实践,通过对该3D图形进行旋转,了解其原理)。

    205e7469fa8b8ddd7d43a631266bfa73.png

    3.1导入所需模块

    165b8b1a18edd4618f3efbf516d7a1be.png

    3.2读取文件并做相应处理:

    A.读取文件

    6d8ae4393412fa4c9c8a68f4d18cd6c8.png

    B.做直方图

    c03be7c1ce2314cc9691ebead03904f8.png

    输出结果为

    6d35e6e7c50d48193032fbfec0b5a986.png02514773342cf167018811273b104196.png

    C.归一化处理

    7cd61daeffba0b9b9267b1ca5e5428f9.png

    D.Reshape & Encode

    训练集与测试集中的图片像素为28*28。而计算机在读取图片时,读取结果是一个具有784个数值的一维矩阵,因此我们需要将所有的数据转化为28*28*1的三维矩阵。(对于RGB图片来说,则需要转化为28*28*3的三维矩阵)。

    原始图片的标签是数字0-9,我们需要对这些标签进行one-hot编码使其成为一个十维的向量。(例如:标签为数字2,进行one-hot编码后变为[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0])。

    24c98fe475d3c3ca00f0a909f5962788.png

    E.对训练集进行分割

    将训练集进行分割,其中10%作为验证集进行模型评估,90%用于训练模型。在2.A部分的直方图可以看到我们的数据较为平衡,因此可以直接对数据进行分割。

    eec09b329eb2c77d985f3073df64dd12.png

    3.3 CNN

    A.定义模型

    从之前的介绍中,我们应该已经对卷积层和池化层的作用及原理有了大概的了解。将二者结合使用,CNN就可以更准确地学习到最主要的特征。

    01a3f7d714447d0f11fd702cf42f5038.png

    B.设置优化器

    200b10f2ea73ed7a9f995d381c72fa88.png

    C.训练神经网络

    0f9cb7645f4d2d035958efa2a6f11bf6.pngc4a631ede21a50d40d1bf61c800c639e.png

    3.4 模型评价

    94944fae2a2dac20210062c31ca5cdd8.png7b38cd676668a2801fd7d4af2a1dcabf.pngcf4dacd87d1c54777933beda3db0673a.png8c4842373e65630479bf383c9d60b239.png5350e6ff59fb7402f181f1582bff433a.pngd519a29353a4c2ff7483f4c69eab3c2b.png7f630151d79d08fa6a24abd1b62f00d9.png

    长按识别关注我们

    责编 | 薛 申 栾

    eec4f0420de6189c2bb86aca88a6ce03.png

    点击下方

    下载代码包,提取码:ovg4

    展开全文
  • 文章目录卷积神经网络意义案例演示数据准备卷积层、池化层全连接层计算损失值初始化optimizer指定迭代次数,并在session执行graph完整代码如下卷积神经网络意义对于MNIST数据集来说,采用逻辑回归对数据进行辨别似乎...
    9d818f573a3eb4fb621b352168d6ce31.png

    文章目录

    卷积神经网络意义

    案例演示

    数据准备

    卷积层、池化层

    全连接层

    计算损失值

    初始化optimizer

    指定迭代次数,并在session执行graph

    完整代码如下

    卷积神经网络意义

    对于MNIST数据集来说,采用逻辑回归对数据进行辨别似乎已经达到极限,无法通过细枝末节的修补对其准确度做出更进一步的提高,因此本章开始放弃原有模型而采用全新的卷积神经网络对数据进行处理。对于任意一个卷积网络来说,几个必不可少的部分为:

    1. 输入层:用以对数据进行输入
    2. 卷积层:使用给定的核函数对输入的数据进行特征提取,并根据核函数的数据产生若干个卷积特征结果
    3. 池化层:用以对数据进行降维,减少数据的特征
    4. 全连接层:对数据已有的特征进行重新提取并输出结果

    案例演示

    数据准备

    5f4dd558142c9749e974ba418928904b.png

    卷积层、池化层

    在程序中首先创建两个卷积层,TensorFlow中将卷积层已经实现并封装完毕,其他人只需调用即可

    f2b6918b0401c0fd4bc5f30d0e39daf9.png

    上面代码段中首先定义了卷积核w_conv,其中的四个参数[5,5,1,32],前两者参数5,5是卷积核的大小,代表卷积核是一个[5,5]的矩阵所构成,而第三个参数是输入的数据通道,第四个参数即为输出的数据通道(卷积核的个数)

    在这里:ksize=[1, 2, 2, 1]指的是池化矩阵的大小,即使用[2,2]的矩阵,而第三个参数strides=[1, 2, 2, 1]指的是池化层在每一维度上滑动的步长。通过第一个卷积层和池化层,输入的数据被转化成[None,7,7,120]的大小的新的数据集,之后再通过一次全连接层对数据进行重新分类

    全连接层

    6f6b1e5fd3c0fceeb037594595bf5427.png

    计算损失值

    0edbe8e4fce25969007bd9cec6f7f917.png

    初始化optimizer

    2f7aff2cc8e3d5f4a46d94bea7808e6d.png

    指定迭代次数,并在session执行graph

    193304711457206a33c3d4786c9a5d79.png

    完整代码如下

    caa0504d288366ef913aa6b4da4adf7f.png
    90c62097d1d2da198871319e29520901.png
    展开全文
  • 摘 要卷积神经网络是近年来人工智能领域取得重大突破的一种重要手段,给出了图像识别、语音识别和自然语言处理领域中关键问题的优化解决方案,尤其适合处理图像方面的任务,如人脸识别和手写体识别。手写数字识别是...

    摘 要

    卷积神经网络是近年来人工智能领域取得重大突破的一种重要手段,给出了图像识别、语音识别和自然语言处理领域中关键问题的优化解决方案,尤其适合处理图像方面的任务,如人脸识别和手写体识别。手写数字识别是用卷积神经网络解决的经典问题,采用一般方法训练出来的神经网络达到了97%的识别率,几乎与人类的识别精度一致,但在执行速度上没有人类识别得快。在实际商业应用中不可避免地会遇到数据量过大的问题,如在手写数字识别中有60000条规格为28*28单位像素的训练样本需要训练,这样会导致执行速度较慢,CPU在处理这样包含大量高精度浮点数的任务时,其消耗的时间是不可接受的,在训练期要花费数小时的时间。

    针对上述问题,该文将构建基于CUDA架构的编程环境,采用CUDA/C++编程实现卷积神经网络算法,将卷积神经网络算法应用于手写数字识别问题中,在选择合适的网络模型和相关参数的情况下,利用GPU的高度并发性能,提高卷积神经网络训练数据的速度。通过对GPU实现和CPU实现进行对比实验,验证对卷积神经网络算法进行CUDA并行化训练和识别是可行有效的,实验表明在普通PC机上采用GPU实现的卷积神经网络算法比CPU实现的卷积神经网络算法虽然在准确率上仅提升了0.29%,但在速度上加快了15%。

    关键词:CUDA,卷积神经网络,深度学习,并行计算

    f560776f1a891991cebc2eac2cd69544.png

    31e6d2d564843480eba7c51c323105cc.png

    参考文档和完整的文档和源码下载地址:

    https://www.write-bug.com/article/1773.html

    展开全文
  • 在实际的应用中,卷积神经网络的结构大体是这样的:卷积层 – 池化层- 卷积层 – 池化层 – 卷积层 – 全连接层一般来说,神经网络层数设计的越深,图像识别率越高。但神经网络设计的太深了,容易出现梯度衰减等各种...

    在之前的文章中分享了BP神经网络和CNN卷积神经网络,这一篇来分享残差神经网络(Resnet).

    在实际的应用中,卷积神经网络的结构大体是这样的:

    卷积层 – 池化层- 卷积层 – 池化层 – 卷积层 – 全连接层

    一般来说,神经网络层数设计的越深,图像识别率越高。但神经网络设计的太深了,容易出现梯度衰减等各种问题让网络的性能大幅度下滑。为了解决这个问题,微软研究院的何恺明等人提出了残差卷积神经网络(resnet). 从而解决了因网络设计的太深而导致的性能下降的问题。

    在Resnet之前,神经网络最多可以设计到22层,而采用了resnet的思想,神经网络可以设计到1000层。

    5efa9034159ed56e43633b0589d3c959.png

    从上图可以看出,残差单元的输出由多个卷积层级联的输出和输入元素间相加(保证卷积层输出和输入元素维度相同),再经过ReLU激活后得到。将这种结构级联起来,就得到了残差网络。

    围棋AI 40b的权重就有40个这样的block. Talk is check, showme the code.

    如下是围棋AI建立残差神经网络的tensorflow代码 :

    fb600595b62b8e797936ad320c2e8748.png

    以上代码首先建立输入层的卷积块,然后建立残差块。建立残差块的代码如下:

    be0447a05b1d40ee954d134464c86e45.png

    通过以上的代码建立的神经网络如下:

    79e5b4871527a647f48b05043846d8b2.png

    b3939ec19f541d2e5bb9e3364a198f33.png

    残差神经网络建立起来以后,然后就需要根据自对弈的棋谱在预处理,归一化后进行学习训练。

    93ba5989aa5642364242bacc82fee442.png

    神经网络的权重训练好后,保存成文件。

    在下棋时,当引擎启动后,会把权重读入内存。在蒙特卡洛搜索树搜索时,会去访问这个神经网络,从而拿到当前棋形的胜率和每个点的策略值。蒙特卡洛搜索树将会在以后的文章中分享。

    如下代码是引擎去神经网络拿胜率和策略。

    bef168f5e3e8fbbb73d582adbdfaaa55.png

     今天就先分享到这里吧,有些复杂,需要慢慢理解 f54272d8e59d426971722d2078fa85de.png

    展开全文
  • 这是一篇关于深度学习应用于图像处理的高质量文献,其中的方法比较新颖。
  • 一、图像识别问题简介与经典数据集 视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说,通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言,让计算机识别...
  • 卷积 39 conv_1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel_1, bias_1)) 40 # 池化 41 pool_1 = tf.nn.max_pool(conv_1, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding= ' SAME ' ) 42 norm_1 = ...
  • import tensorflow as tf import numpy as np from PIL import Image #读入照片地址 ...#通过高斯分布随机生成4维卷积核(标准差默认为1.0,可以不写) A=tf.truncated_normal([3,3,3,3],stdde...
  • 目录 DeepLearning Practise ...slim 张天天 zxt235813@163.com https://github.com/piglaker 概述 小数据集下,使用tensorflow-slim搭建卷积神经网络实现服装分类,并用SVM优化结果 代码in github TensorFlow-slim :...
  • Cats图像识别项目,用可视化的方法介绍了卷积神经网络 CNN 的工作逻辑,并使用Argumentation解决了由于training set数据样本量不足带来的overfitting问题。包括完整的Keras code和分析过程。修改了一下行文,增强了...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,827
精华内容 1,530
关键字:

卷积神经网络图像识别