卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中的应用
无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇，深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。CNN简介卷积神经
程序员文章站2023-03-17Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别
这份数据集来源于kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 处理数据 设计神经网络 进行训练测试 1. 数据
程序员文章站2023-02-15TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片
本文是python通过tensorflow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别 本文逻辑： 我从网上下载了十几张猫和狗的图片
程序员文章站2023-01-13PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法
一、卷积神经网络 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可
程序员文章站2022-11-19Python神经网络TensorFlow基于CNN卷积识别手写数字
目录一、训练cnn卷积神经网络5、搭建cnn卷积神经网络基础理论第一层：卷积层。第二层：卷积层。第三层：全连接层。第四层：输出层。图中原始的手写数字的图片是一张 28×28 的图片，并且是黑白的，所以
程序员文章站2022-10-28IT编程python卷积神经网络入门
注：东北大学理学院大三暑期实训（第四天）卷积神经网络案例：识别数字Mnist数据集图像输入：图片尺寸越大，全连接（经典神经网络）所需要的计算量越大。可采用局部连接模式（卷积神经网络）来降低参数数目（局部感受野）。import warningswarnings.filterwarnings("ignore")import numpy as npimport pandas as pdfrom keras.utils import np_utilsimport matplotlib.pypl
程序员文章站2022-10-19IT编程tensorflow2.0之keras实现卷积神经网络
tf.keras实现卷积神经网络Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras可以很明确的定义了层的概念，反过来层与层之间的参数反倒是用户不需要关心的对象，所以构建神经网络的方法对于普通开发者...
程序员文章站2022-10-14IT编程tensorflow卷积神经网络-【老鱼学tensorflow】
前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写28 28像素点的数字的识别，在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别，但实际上，这个图像是28 28长宽结构的，我们这次使用CNN卷积神经网络来进行识别。 卷积神经网络我的理解是部分模仿了人眼的功能。 我们在看 ...
程序员文章站2022-10-05手写数字识别 ----卷积神经网络模型官方案例注释（基于Tensorflow,Python）
# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mn... ...
程序员文章站2022-10-04TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解
本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一、相关性概念 1、卷积神经网
程序员文章站2022-10-02深度之眼Pytorch打卡（十五）：Pytorch卷积神经网络部件——转置卷积操作与转置卷积层（对转置卷积操作全网最细致分析，转置卷积的stride与padding，转置与反卷积名称论证）
前言 原先是将这篇笔记和上一篇笔记合起来写的，但是由于内容很多，于是将卷积与转置卷积分作两篇。转置卷积（transposed convolution）是一种上采样技术，操作过程是卷积的反过程，也被称作反卷积（deconvolution），但它的操作结果不是卷积的逆。它也可以通过卷积操作来实现，只是...
程序员文章站2022-07-15二、计算机视觉与卷积神经网络
一、神经网络到卷积神经网络二、卷积神经网络的构成三、卷积神经网络的训练四、卷积神经网络的特点五、正则化与Dropout一、神经网络到卷积神经网络人工神经网络可以用于计算机视觉吗？可以为什么利用卷积神经网络？人工神经网络全连接结构对内存要求非常高，而且大量的参数会导致过拟合，参数过多学习能力太强，会把...
程序员文章站2022-07-14计算机视觉：卷积神经网络（1）
很久以前看吴恩达老师的视频和西瓜书时用jupyter写的，今天想起来就把它转到这里，真的挺方便。图像识别、目标检测、风格迁移参考：https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78651063图像识别卷积解决的问题：传统神经网络输入维度太大，导致网...
程序员文章站2022-07-14计算机视觉：卷积神经网络（4）
很久以前看吴恩达老师的视频和西瓜书时用jupyter写的，今天想起来就把它转到这里图像识别、目标检测、风格迁移人脸识别人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别：人脸验证：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。人脸识别：输...
程序员文章站2022-07-14计算机视觉：卷积神经网络（3）
图像识别、目标检测、风格迁移目标检测标准的CNN分类模型，经过CONV卷积层后，Softmax层输出4 x 1向量：from IPython.display import Imagelibo="C:/Users/libo/Desktop/machine learning/卷积神经网络/CNN图片/"...
程序员文章站2022-07-14吴恩达作业10：用卷积神经网络识别人脸happy（基于Keras）
数据集提供的代码放在kt_utils.py：import keras.backend as Kimport mathimport numpy as npimport h5pyimport matplotlib.pyplot as pltdef mean_pred(y_true, y_pred): ...
程序员文章站2022-07-14优达学城深度学习之三（下）——卷积神经网络
一、One—Hot编码计算机在表示多结果的分类时，使用One-Hot编码是比较常见的处理方式。即每个对象都有对应的列。二、最大似然率下面是两幅图像，比较两幅图像，试通过概率的方法来讨论一下为什么右边的模型会更好。假设第一幅图像的每个点是对应颜色的概率为下图：如果假设点的颜色是相互独立的，则整个图表的...
程序员文章站2022-07-13Keras学习（四）——CNN卷积神经网络
本文主要介绍使用keras实现CNN对手写数据集进行分类。示例代码：import numpy as npfrom keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.models import Sequentia...
程序员文章站2022-07-13卷积神经网络：Dropout篇
Dropout作用 在hinton的论文Improving neural networks by preventing coadaptation提出的，主要作用就是为了防止模型过拟合。当模型参数较多，训练数据较少时候，根据线性代数相关知识可以知道，当前模型可以非常完美的拟合我们的曲线。但该模型...
程序员文章站2022-07-13【Tensorflow】人脸128个关键点识别基于卷积神经网络实现
引言：卷积神经网络卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征.卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.因为图像数据在空间上是有组织结构...
程序员文章站2022-07-12