数据集 提取码：mrfr 浏览本文前请先搞懂K近邻的基本原理：最简单的分类算法之一：KNN（原理解析+代码实现） 算法实现步骤： 数据处理。...具体做法就是将32X32的数据每一行接在一起，形成一个1X1024的数据，这样我们就可以计算欧式距离。...计算测试数据到所有训练数据的距离，并按照从小到大排序，选出前K个 根据距离计算前K个样本的权重 将相同的训练样本的权重加起来，返回权重最大样本的标签 代码实现： import os def load_data...check.index(int(file[0]))].append(temp) #根据标签放在列表相应的位置 return final_data, len(files) def knn_mnist...for i in range(len(test_data)): for j in range(len(test_data[i])): print(knn_mnist
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文介绍了构建自定义人脸识别数据集的三种方法：使用 OpenCV 和 webcam 工具收集人脸图像数据...如果你使用的是「Labeled Faces in the Wild」（LFW）这样预先准备好的数据集，那么你可以不用进行这项困难的工作了。你可以使用我们下一篇博文中的方法创建自己的人脸识别应用。...如何创建自定义人脸识别数据集 本教程中，我们将介绍 3 种创建自定义人脸识别数据集的方法。...通过这种方式可以强化你的自定义人脸识别数据集的组织结构。 方法 2：通过编程下载人脸图像 ?...最后一种创建自定义人脸识别数据集的方法也是最不可取的一种，是手动寻找并存储人脸图像样本。
本文内容：Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用...Fashion-MNIST数据集） Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义 NiN 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。...{epochs}_Accuracy{test_acc*100:.2f}%.pth") ---- 5.训练模型（或加载模型） 如果环境正确配置了CUDA，则会由GPU进行训练。
本文内容：Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 Python sklearn实现K-means...鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义 AlexNet 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器 4.定义训练函数 5.训练模型（或加载模型...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。...同时 AlexNet 也使用了GPU进行运算加速。
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12452624.html 加载保存的模型并测试：https.../xiximayou/p/12504579.html 计算数据集的平均值和方差：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12507149.html 读取数据集的第二种方式...cuda()，因此要将模型和数据放在GPU中 一定要转换状态，即model.eval() 结果： ?
在实际过程中走了弯路，特地进行说明记录，以备今后参考。 思路是先构建VOC2007格式的猪脸数据集，在转换成tf格式，然后利用tf的objectdetectionapi进行训练。...1、构架VOC2007格式的猪脸数据集 前提：在某个目录下建立如下关系的子目录。...如若不是则需要转换成jpg格式。 因为很多图片都是从网上找的，格式、大小都不一样，为了后续训练需要最好统一下大小，并把格式统一转换成jpg格式。 图片的数量，一般来说最好一千张以上。...第四步：数据集的分割。 在实际训练过程中，需要四个文件，分别为test.txt是测试集，train.txt是训练集，val.txt是验证集，trainval.txt是训练和验证集。...在VOC2007中，trainval大概是整个数据集的50%，test也大概是整个数据集的50%；train大概是trainval的50%，val大概是trainval的50%。
那不是将如何进行的。将理论知识与代码逐步联系起来！这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。...使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。...请注意，MNIST数据集的图像尺寸为28 * 28，因此将通过将这些图像展平为784（即28 * 28 = 784）长度向量来训练自动编码器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。
本文内容：Pytorch 基于ResNet-18的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集...） Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库...2.定义 ResNet-18 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器 4.定义训练函数 5.训练模型（或加载模型） 6.可视化展示 7.预测图 ---- 介绍 使用到的库： Pytorch matplotlib...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。
本文内容：Pytorch 基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别...Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义 VGG-16 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器 4.定义训练函数...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。...---- 3.下载并配置数据集和加载器 由于 VGG-16 是为处理 ImageNet 数据集设计的，所以输入图片尺寸应为 224*224，这里我们将 28*28 的 Fashion-MNIST 图片拉大到
在下篇文章中，你将学习如何利用这个数据集的示例图像，量化人脸，并创建你自己的面部识别+ OpenCV应用。 如何创建自定义人脸识别数据集 在本教程中，我们将介绍三种创建面部识别自定义数据集的方法。...方法＃1：通过OpenCV和网络摄像头进行面部注册 创建自己的自定义人脸识别数据集的第一种方法适用于以下情况： 你正在构建“现场”人脸识别系统 你需要对某个特定的人进行物理接触来收集他们脸部的示例图像...让我们写一个简单的Python脚本来帮助构建我们的自定义人脸识别数据集。...完成此过程之后，你就成功建立了的自定义人脸识别数据集。 方法＃2：以编程方式下载人脸图像 ?...创建自己的自定义人脸识别数据集的最后一种也是最不理想的一种方法，手动查找并保存示例人脸图像。
此外，我们还将看到如何在自定义数据集上训练它，以便你可以将其适应你的数据。 Darknet 我们认为没有比你可以在他们的网站链接中找到的定义更好地描述Darknet了。...所以我们要做的就是学习如何使用这个开源项目。 你可以在GitHub上找到darknet的代码。看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。.../yolov4.weights 我们将在coco数据集上进行预测，因为你克隆了存储库：cfg/coco.data 我们对以下图像进行预测：data/person.jpg 准备你的数据集 YOLO期望正确设置某些文件和文件夹...，以便在自定义数据集上进行训练。
「@Author：Runsen」 在本教程中，我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于多分类任务的深度学习模型，该任务需要对阿拉伯语手写字符数据集进行识别。...数据集下载地址：https://www.kaggle.com/mloey1/ahcd1 数据集介绍 该数据集由 60 名参与者书写的16,800 个字符组成，年龄范围在 19 至 40 岁之间，90%...使用 Matlab 2016a 自动分割每个块以确定每个块的坐标。该数据库分为两组：训练集（每类 13,440 个字符到 480 个图像）和测试集（每类 3,360 个字符到 120 个图像）。...数据标签为1到28个类别。在这里，所有数据集都是CSV文件，表示图像像素值及其相应标签，并没有提供对应的图片数据。...最大池层用于对输入进行下采样，使模型能够对特征进行假设，从而减少过拟合。它还减少了参数的学习次数，减少了训练时间。 下一层是使用dropout的正则化层。
这两大问题促使研究者探究——是否可以将知识在训练前输入模型中，使其在一个更为有限的空间内进行搜索，而不是考虑搜索空间中所有的可能，哪怕是那些在现实中从来不可能出现的。...而种拓扑特征只需要通过特定的「镜头」，或者过滤器，来对数据进行浏览就能得到。 例如，对于人脸数据来说，使用 TDA 可以教会神经网络在没有多种角度的人脸数据的情况下进行人脸识别。...他们表示，TDA 是一种可以在数据集上进行运算的算子集合。...随后作者定义了 GENEO 将要使用的目标类别，它们都是 MNIST、fashion-MNIST 和 CIFAR-10 数据集中的类别。...图 3：在 MNIST 数据集上选定的 IENEO。通过考虑在 GENEO 空间上定义的度量，我们可以选择能识别 MNIST 数据集的运算子。 ? 图 4：通过 IENEO 选择和采样的度量学习。
Lsun—Lsun是一个大规模的图像数据集，创建该数据集是为了帮助训练模型进行场景理解。该数据集包含超过900万张图像，按场景类别划分，如卧室、教室和餐厅。 4....UCF101—来自中央佛罗里达大学，UCF101是为训练动作识别模型而建立的视频数据集。该数据集有101个动作类别的13320个视频，。 14....CREMA-D—为情感识别任务而创建，CREMA-D由语音情感表达组成。该数据集包含由年龄，种族和性别不同的91位演员表达的7,442个音频剪辑。 18....VoxCeleb—VoxCeleb是为演讲者识别任务而建立的大型音频数据集，包含来自1,251位演讲者的150,000多个音频样本。 文本数据集 22....如果还是找不到你需要的训练数据？在Lionbridge，使用我们最先进的AI平台来大规模创建自定义数据集。联系我们的销售团队或注册免费试用版，立即开始构建高质量的数据集。
这段视频的惊艳之处还在于，它比经典手写数字数据集 MNIST 的问世还要早 6 年。 ?...90 年代末期，该系统已经处理了美国 10％-20％的支票识别。 ? 1999 年，LeCun 等人联合发表了「MNIST」手写数字数据集。...这一数据集包含数万个样本，被称为「计算机视觉领域的 hello world 数据集」、「机器学习界的果蝇」，如今已经作为基准被使用了二十余年。 ?...这可不是搞定 MNIST 那么简单 与我们通常为 MINIST 数据集构建文字识别系统不同，Yann LeCun 在 1993 年展示的技术可是用摄像头直接拍摄的，还需要搞定文字缩放、位置等问题，后来也确实在邮政系统里获得了应用...虽然只是人脸检测而不是人脸识别，但这种技术的意义不言而喻，如今自动驾驶汽车上的障碍物检测方法使用的就是和它相同的技术。在推特上，LeCun 也点赞了这段视频。 ?
（1）前向传播 （2）后向传播 通用手写体识别模型 使用的数据集为MNIST手写数字识别数据集，包含了0到9这10个数字的灰度图片，一共有 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片，每张图片的大小为...使用了1个卷积核，训练了5轮，训练过程如图7所示。 图7手写体MNIST训练过程 训练出的手写体识别模型在测试集上的识别率和损失随训练的轮次的变化如图8所示。...图8 手写体MNIST识别率 具体数据如表4所示。 表4 手写体MNIST 由结果可以看出，训练出来的手写体识别模型，其拟合效果和泛化效果都比较好。...图1 ORL训练过程 训练出的人脸识别模型在测试集上的识别率随训练的轮次的变化如图2所示。 图2 ORL识别率 具体数据如表1所示。...具体代码实现请看： Keras-深度学习-神经网络-人脸识别模型_一片叶子在深大的博客-CSDN博客 电影评论情感分析模型 使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集，该数据集包含 50,000 条电影评论
构建一个简单的神经网络（如多层感知器）来对MNIST数字数据集进行分类。Raw TensorFlow实现。...使用TensorFlow Eager API构建一个简单的神经网络（如多层感知器）来对MNIST数字数据集进行分类。 卷积神经网络(包含notebook和py源代码)。...构建递归神经网络（LSTM）以对MNIST数字数据集进行分类。 双向LSTM(包含notebook和py源代码)。构建双向递归神经网络（LSTM）以对MNIST数字数据集进行分类。...数据集 一些示例需要MNIST数据集进行训练和测试。...Networks） 7.2:人脸识别-脸部检测、对齐&裁剪 7.3:人脸识别-人脸部特征提取&人脸分类器 7.4:人脸识别-转换、对齐、裁剪、特征提取与比对 7.5:脸部关键点检测（dlib） 7.6
构建简单CNN识别mnist数据集 14. ONNX格式模型导出与调用 15. Pytorch中数据与数据集类 16. Pytoch训练可视化 17. ...实战人脸landmark检测 - Landmark数据集标注与类定义 - 人脸landmark模型设计与训练 - 人脸landmark模型导出与部署演示 18. ...实战自定义残差网络实现车辆属性(车辆颜色与车型)识别 - 车辆属性数据集制作与数据类 - 车辆属性识别模型设计与训练 - 车型属性识别模型实时部署 21. ...实战全卷积网络实现表情识别 - 表情识别数据集制作与数据类 - 全卷积表情识别模型设计与训练 - 全卷积表情识别模型实时部署演示 22. 迁移学习概念与原理 23. ...实战-Faster-RCNN自定义对象检测 - Faster-RCNN对象检测模型解释 - 自定义数据类制作 - Faster-RCNN对象检测模型选择与训练 - 自定义Faster-RCNN对象检测模型使用
构建简单CNN识别mnist数据集 14. ONNX格式模型导出与调用 15. Pytorch中数据与数据集类 16. Pytoch训练可视化 17. ...实战人脸landmark检测 - Landmark数据集标注与类定义 - 人脸landmark模型设计与训练 - 人脸landmark模型导出与部署演示 18. ...实战自定义残差网络实现车辆属性(车辆颜色与车型)识别 - 车辆属性数据集制作与数据类 - 车辆属性识别模型设计与训练 - 车型属性识别模型实时部署 21. ...实战-Faster-RCNN自定义对象检测 - Faster-RCNN对象检测模型解释 - 自定义数据类制作 - Faster-RCNN对象检测模型选择与训练 - 自定义Faster-RCNN对象检测模型使用...课程总结与各种私有数据集下载 模型导出与预测部署运行部分截图如下： 自定义数据集-landmark数据集 自定义数据集-表情数据集 车辆属性数据集 福利时间 课程视频已经全部制作完成，课程目录与大纲扫码查看
图像数据集 1、CelebA: 最大的公开的人脸图像数据集之一，名人脸属性数据集(CelebA)包含超过20万名名人的图像。 ?...这些脸因年龄、姿势和种族而不同。每个受试者平均有362张图像。 9、COCO – 由谷歌，FAIR, Caltech和更多的合作者制作，COCO是世界上最大的标记图像数据集之一。...12、AFLW2K3D – 该数据集包含2000个面部图像，所有标注了3D人脸特征点。它是用来评估三维人脸特征点检测模型的。...15、Moving MNIST – 该数据集是MNIST基准数据集的一个变体，Moving MNIST包含10,000个视频。...16、EMNIST – 扩展MNIST包含从原始MNIST数据集转换为28 x 28像素格式的数字。 音频数据集 17、CREMA-D – CREMA-D是为情感识别任务而创建的，包括声音情感表达。
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