Advertisement

Tensorflow 2.x 达成图像识别（基于迁移学习）。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
几乎所有的图像识别任务都能够借助这段代码得以完成！该代码的核心内容涵盖了图像数据集的构建、图像的处理与准备、模型的架构设计以及精细调整、模型的训练过程以及最终的测试评估，同时还包括模型结果的保存功能。具体而言，本示例采用了Tensorflow中的ResNet预训练模型，并在其基础上进行了进一步的微调，从而能够有效地解决并实现一系列较为复杂的分类问题。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于迁移学习的TensorFlow 2.x图像识别实现
    优质
    本项目利用TensorFlow 2.x框架，结合迁移学习技术，构建高效稳定的图像识别模型。通过复用预训练网络权重，减少训练时间与计算资源消耗，适用于多种图像分类任务。 几乎所有图像识别任务都可以基于这段代码实现。该代码涵盖了：制作图像数据集、进行图像预处理、搭建及微调模型、训练与测试模型以及保存模型等内容。本例中，我们使用了TensorFlow的ResNet预训练模型，并在此基础上进行了微调，从而能够解决复杂的分类问题。
     
  • TensorFlow 2——第10课：猴子图像识别与ResNet50及迁移学习
    优质
    本课程为《TensorFlow 2》系列教程第十讲，主要内容是使用ResNet50模型进行迁移学习以实现对猴子图像的高效分类和识别。 10-monkey-species 数据集包含10种不同品种的猴子图像，是从kaggle平台下载并用于本地分析的数据集。在这个数据集中，我们使用resnet50模型进行迁移学习以微调参数，并最终实现输入一张图片后能够输出该图片属于哪类猴子品种的功能。 为了展示结果和执行相关操作，我们需要导入一些必要的库： - `matplotlib` 和 `matplotlib.pyplot` 用于绘图。 - `%matplotlib inline` 命令可以在notebook中直接显示图像。 - `numpy` 是一个常用的科学计算库。 - `sklearn` 包含多种机器学习算法和工具。
     
  • 基于迁移学习的图像风格迁移实现
    优质
    本研究利用迁移学习技术，探索并实现了高效的图像风格迁移算法，能够将不同艺术作品的风格应用到普通照片上，丰富了数字艺术创作的可能性。 迁移学习是一种深度学习技术，它利用预训练模型在大规模数据集上获得的特征来改善新任务的表现。图像风格迁移就是一种应用这种技术的方法：将源图像（即内容图像）中的语义信息与目标图像（即艺术作品）的视觉风格相结合，从而生成一幅新的具有独特风格的艺术品。这种方法结合了卷积神经网络的强大功能和人类对美的感知特性。 VGG19是伦敦大学学院视觉几何组开发的一款深度卷积神经网络，主要用于图像分类任务，并且在当时是一个重要的突破点。该模型包含有19层的卷积结构，在迁移学习中，它的权重已经经过充分训练以捕捉复杂的图像特征，这对于风格转移来说是非常有用的。 实现图像风格迁移通常包括以下步骤： 1. **内容表示**：选择一幅目标内容图片，并通过VGG19网络进行前向传播。选取特定中间层（如pool_4）的激活值来作为内容描述符，因为这些层次能够同时捕捉到足够的细节和整体结构。 2. **风格表示**：同样地，对风格图像执行前向传播操作以获取多层激活图，并使用Gram矩阵计算不同层级上的特征分布。这有助于提取出纹理、色彩等局部统计特性，从而反映出图像的独特艺术风格。 3. **损失函数与优化**：定义一个综合了内容和样式信息的损失函数。通过反向传播算法并利用梯度下降方法来最小化这个损失值，逐步调整生成图片的内容特征使其更接近目标，并同时保持原始内容不变形。 4. **迭代更新**：不断重复上述过程直到新图像在风格上越来越接近预设的目标风格，最终产生一个融合了两幅原图特点的新作品。 5. **性能优化**：实际操作中可能会对VGG19模型进行简化处理以减少计算资源的消耗。例如只使用其中的部分层提取特征或采用更轻量级的设计方案来降低运算复杂度和内存需求。 迁移学习技术在图像风格转移中的应用大大缩短了从头开始训练一个复杂的深度神经网络所需的时间，并且提高了生成效果的质量与多样性。这使得艺术家、设计师及娱乐行业能够借助于这种创新的技术手段创造出前所未有的数字艺术作品，开拓出新的创作领域。
     
  • TensorFlow中的迁移学习
    优质
    本篇文章主要介绍在TensorFlow框架中如何利用预训练模型进行迁移学习，以实现高效解决相似任务的方法和技巧。 使用TensorFlow通过Inception-v3实现迁移学习。加载已有的模型，并将其作为新任务的特征提取器进行分类迁移。包括完整的代码和数据集。
     
  • 基于TensorFlow 2.x的手势识别项目.zip
    优质
    本项目为一个利用TensorFlow 2.x框架开发的手势识别系统，通过机器学习技术解析并分类不同手势信号。 人体关键点、人体属性、动作捕捉和手势识别项目易于使用，适合交流学习。
     
  • 基于迁移学习的胸部X射线图像肺炎检测方法
    优质
    本研究提出了一种基于迁移学习技术的新型算法，专门用于从胸部X光片中自动识别肺炎迹象，显著提升了模型在少量数据情况下的诊断性能。 1. 使用自定义深度卷积神经网络从胸部X线图像中检测肺炎，并使用5856张X线图像对预训练模型“InceptionV3”进行再训练。 2. 为了重新训练，去除了输出层，冻结了前几个层，并为两个新标签类（肺炎和正常）微调模型。 3. 自定义深度卷积神经网络的测试精度达到89.53%，损失值为0.41。
     
  • 基于TensorFlow的图像识别
    优质
    本项目利用TensorFlow框架开发图像识别系统，通过深度学习技术实现对图像内容的理解与分类。 本资源为手写数字识别程序，图片集包含在压缩包内，并经过本人验证确认可用。
     
  • 基于迁移学习的可食用野菜识别（MATLAB）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种基于迁移学习技术的模型，旨在有效识别各种可食用野菜。通过将预训练模型应用于特定的野菜品鉴任务中，提高了模型在小规模数据集上的泛化能力与准确性，为野外食物安全提供了有力支持。 基于MATLAB的Matconvnet工具箱实现了一种可食用野菜识别系统，包括单一图像识别和批量图像识别功能，并可以通过更改训练集的方式实现其他目标的识别。该系统采用VGG-F模型。文件夹中包含1200张野菜图片数据集、训练代码、GUI演示界面的实现、系统文档以及操作演示视频。 由于上传限制，fisher准则和VGG-19实现可食用野菜识别的相关内容无法在此上传，如有需要可以另行联系获取更多信息。
     
  • 迁移学习_TransferLearning_迁移学习_PPT_迁移学习
    优质
    本PPT全面介绍迁移学习的概念、原理及其应用，涵盖不同领域的案例分析和实践技巧。适合初学者与进阶者参考使用。 中科院王晋东的转移学习讲解PPT包含丰富的材料和代码连接，非常值得学习。
     
  • PyTorch迁移学习实战：天气识别
    优质
    《PyTorch迁移学习实战：天气识别》一书深入浅出地介绍了如何利用PyTorch框架进行迁移学习，并具体应用于天气图像识别项目中。 PyTorch迁移学习实战可以应用于天气识别项目中。通过利用预训练模型并进行适当的微调，我们可以有效地实现对不同天气状况的准确分类与预测。这种方法不仅能够减少从头开始训练所需的时间和计算资源，还能提高模型在特定任务上的性能表现。