keras影像辨識:ch5 - 範例:圖片辨識

ch5 - 範例:圖片辨識

ch5 - 範例:圖片辨識

簡單範例-判斷圖片是否為貓-part1.整個機器學習的流程就是.Step1:產生X,Y矩陣,稱為Feature,Label矩陣.Step2:學習模型.Step3:驗證模型.。其他文章還包含有:「Day02:撰寫第一支NeuralNetwork程式」、「Day11:卷積神經網路(CNN)剖析與視覺化」、「Day11:卷積神經網路(CNN)剖析與視覺化」、「Day14:預先訓練好的模型(KerasApplications)」、「Keras深度學習(DeepLearning)卷積神經網路(CNN)辨識...」、「[TesorflowKeras學習...

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Day 02:撰寫第一支Neural Network 程式
Day 02:撰寫第一支Neural Network 程式

https://ithelp.ithome.com.tw

撰寫Keras 程式,我們需要了解簡單的Python 語法,建議快速瀏覽『Introducing Python』這本書的第二~四章就夠了,它不只有中文版,也有免費的PDF電子書喔。 以下範例主要是 ...

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Day 11:卷積神經網路(CNN) 剖析與視覺化
Day 11:卷積神經網路(CNN) 剖析與視覺化

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在【Day 03:撰寫第一支完整的Keras 程式】中,我們使用像素(pixel)作為辨識影像的特徵變數,但是人類應該不會以這種一點一點的比對來辨識影像,仔細觀察,以線條或輪廓 ...

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Day 11:卷積神經網路(CNN) 剖析與視覺化
Day 11:卷積神經網路(CNN) 剖析與視覺化

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在【Day 03:撰寫第一支完整的Keras 程式】中,我們使用像素(pixel)作為辨識影像的特徵變數,但是人類應該不會以這種一點一點的比對來辨識影像,仔細觀察,以線條或輪廓 ...

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Day 14:預先訓練好的模型(Keras Applications)
Day 14:預先訓練好的模型(Keras Applications)

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模型完全採用:可辨識ImageNet提供1000種事物的辨識。 模型部分採用:只擷取特徵,不作辨識。 模型部分採用,並接上自己的input及辨識層:可辨識1000種事物以外的東西。

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Keras深度學習(Deep Learning)卷積神經網路(CNN)辨識 ...
Keras深度學習(Deep Learning)卷積神經網路(CNN)辨識 ...

http://tensorflowkeras.blogspo

本文我們將使用Keras建立卷積神經網路CNN(convolutional neural network),辨識Cifar10影像資料。CIFAR-10 影像辨識資料集, 共有10 個分類: 飛機、 ...

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[Tesorflow Keras 學習筆記]新手一定要玩的MNIST手寫數字辨識
[Tesorflow Keras 學習筆記]新手一定要玩的MNIST手寫數字辨識

https://sweetornotspicymaratho

那以MNIST 手寫數字辨識上,影像的難度較低,因此模型結構不需要太複雜,即可辨別出各個數字,在測試的準確度也達0.978、0.98,已是蠻高的準確度,較容易 ...

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用TensorFlow+Keras訓練辨識驗證碼的CNN模型
用TensorFlow+Keras訓練辨識驗證碼的CNN模型

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... 影像檔並存在 training 資料夾、5張訓練好後測試用的驗證碼影像檔存在 testing 資料夾. 檔名就是該驗證碼所表示的6個數字,下載後直接解壓縮等等放在與 ...

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辨識手寫數字
辨識手寫數字

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這篇教學會使用Keras 搭配NumPy 訓練手寫數字模型,再搭配OpenCV KNN 演算方法( cv2.ml.KNearest_load ),即時辨識出手寫的阿拉伯數字。