Keras：“找到了属于5个类别的322张图片。” - 腾讯云开发者社区

,增加类间距离,减小类内距离 ?...Keras实现去掉Xception最后用于imagenet分类的全连接层,获取图像深度特征输入两张图片,可能属于相同类也可能属于不同类根据特征和标签进行多分类训练同时以两图是否属于同一类作为二分类标签训练...，方便ImageDataGenerator的使用因为先前我把图片命名为这种格式"typeid_randhash.jpg"了, 所以我写了这段代码来做图片移动的工作img2keras.py 数据预处理还有许多细节要处理...获得的图片被打乱了....遍历数据集找同类样本作为正样本效率很低,幸运的是,在每个batch中,存在同类的样本,所以我们可以通过在同一个batch中交换同类样本的位置,构造出包含正样本对的另一个输入.

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keras教程：卷积神经网络（CNNs）终极入门指南

为了使你能够更快地搭建属于自己的模型，这里并不涉及有关CNNs的原理及数学公式，感兴趣的同学可以查阅《吊炸天的CNNs，这是我见过最详尽的图解！》...预处理的最后一步，是将我们输入的数据，转换为float32类型，并且，将数值范围从[0, 255]标准化到[0, 1]范围内：第四步：预处理分类标签在第二步的时候，我们已经提到了，分类标签...实际上，我们有“0~9”一共十个不同的类标签。...经过第1个“卷积 → ReLU”的处理，我们来看看得到了什么：输出的结果是，大小为26*26，一共32张图片。为什么是32张图片？这32张图片长得什么样子？...，属于每种类别的概率” model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译模型 # 告诉模型，我们的目标是要使得“误差损失：categorical_crossentropy

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开源鉴黄AI新鲜出炉：代码+预训练模型，还附手把手入门教程

今天我们就来学习用Keras构建模型，识别NSFW图片，俗称造个鉴黄AI。 ? 资源来自一名印度小哥Praneeth Bedapudi，涉及图像分类和目标检测两个科目。...目标检测模型则能检测6个类别：不分性别的腹部、臀部，和区分了性别的不可描述部位。 ? 资源链接全在文末，我们先来学习一番。...图像分类从数据集开始构建一个图像二分类模型，需要数据集当然也要包含两类图像。所以，第一项任务就是分别搜集露的图片（nude）和不露的图片（safe）。...原数据集的5个类别，被映射到现在的两类之中。hentai和porn属于nude，而drawings、neutral和sexy属于safe。...这四类，就可以判定图片NSFW，如果没有，这张图就是安全的。

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鉴黄AI开源：代码+预训练模型，附入门教程 | 绅士请进

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TensorFlow从1到2（四）时尚单品识别和保存、恢复训练数据

Fashion Mnist --- 一个图片识别的延伸案例在TensorFlow官方新的教程中，第一个例子使用了由MNIST延伸而来的新程序。...程序同样将所有图片规范为28x28点阵，使用灰度图，每个字节取值范围0-255。时尚单品的类型，同样也是分为10类，跟手写数字识别的分类维度相同。...(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() # 如同数字识别的0-9十类...，同时显示图片的标注信息 # 你可能注意到了，我们在显示图片的时候，并没有跟前面显示手写字体图片一样，把图片的规范化数据还原为0-255， # 这是因为实际上mathplotlib库可以直接接受浮点型的图像数据...# 正确的预测结果蓝色显示，错误的预测信息会红色显示 # 每一张图片的右侧，会显示图片预测的结果数组，这个数组中，数值最大的，代表最可能的分类 # 或者说，每一个数组元素，都代表图片属于对应分类的可能性

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如何用机器学习处理二元分类任务？

分类任务，属于监督式学习。监督式学习的特点，是要有标记。例如给你1000张猫的图片，1000张狗的图片，扔在一起，没有打标记。这样你是做不了分类的。...虽然你可以让机器学习不同图片的特征，让它把图片区分开。但是这叫做聚类，属于非监督学习。天知道，机器是根据什么特征把图片分开的。你想得到的结果，是猫放在一类，狗放在另一类。...假如你的研究是有基金资助项目的一部分，可以正大光明地找导师申请数据采集费用。但若你的研究属于个人行为，就得另想办法了。不少学生选择的办法，是依靠团队支持。例如找低年级的研究生帮忙标记。...假如你看到了这样的原始数据：你该怎么做分类？有的同学一看是图像，立刻决定，上卷积神经网络！别忙，想想看，真的需要“直接上大锤”吗？别的不说，那一圈的刻度，就对我们的模型毫无意义。...你最需要了解的，是图片不够多的时候，怎么办。这时候，很容易出现过拟合。因为深度神经网络，属于典型的复杂模型。这个时候，可以尝试以下几个不同的方法：首先，如果有可能，搜集更多的带标注图片。

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keras中的数据集

我将这些数据收集起来放到了百度网盘 https://pan.baidu.com/s/1sUV6oQ7mUplTCoXKulA9Sw，有需要的朋友可以自行下载，将下载的数据文件放到 ~/.keras/datasets...以下是keras.datasets包含的数据集清单波士顿房价数据 CIFAR10 (十种类别的图片集) CIFAR100 (100种类别的图片集) MNIST (手写数字图片集) Fashion-MNIST...(10种时尚类别的图片集) IMDB电影点评数据路透社新闻数据 1....这组数据集可用于二分类问题。 7. 路透社新闻数据这是来自路透社的11,228条新闻线索的数据集，标记有46个主题。...这组数据集可用于二分类问题。

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Kaggle 植物幼苗分类大赛优胜者心得

图像和类别的分布情况如下： ? 正如文中所提到的，该数据集共包含 4750 张从属于 12 个类别的植物图片。...每个类的图像分布为了更好地理解数据，对图像进行可视化处理十分重要。因此，我们将每类植物的示例图片展示了出来，以便看到图像之间的差异。 ?...正如所见，这是一个分类问题：给定测试集，我们需要将图片归类到 12 个类别中的某一类。我们将使用卷积神经网络（CNN）来完成这项任务。...Keras 库提供的在 ImageNet 上预训练好的模型图片来源：https://keras.io/applications/ 此外，我们还可以检测这些模型在 ImageNet 数据集上的性能，查看...图片来源：https://keras.io/applications/ 在第一个基准测试中，我删除了最后的输出层，并添加了一个能够对 12 个类别进行分类的最终输出层。

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图像分类比赛中，你可以用如下方案举一反三

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Python人工智能 | 十七.Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析

前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章，希望对您有所帮助！...而当我们遇到需要判断一张图片是猫还是狗时，就不能再使用回归解决了，此时需要通过分类学习，把它分成计算机能够识别的那一类（猫或狗）。...分类（Classification）属于有监督学习中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。...也就是说，明确对象属于哪个预定义的目标类，预定义的目标类是离散值时为分类，连续值时为回归。 2.MNIST MNIST是手写体识别数据集，它是非常经典的一个神经网络示例。...如下图所示，它表示由2828的像素点矩阵组成的一张图片，这里的数字784（2828）如果放在我们的神经网络中，它就是x输入的大小，其对应的矩阵如下图所示，类标label为1。

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CloudLite认证笔记 AI应用之基于Keras的交通标志识别

认证链接腾讯云CloudLite认证 AI应用之基于Keras的交通标志识别目录在线学习基于Keras的交通标志识别动手实践基于Keras的交通标志识别证书展示 [cl-ai-keras.png...的ImageDataGenerator类对原始图片数据进行增强 MobileNet Google在2017年提出的神经网络，用于进行图片特征提取，可以用于完成图片分类等不同的任务被设计可以用于移动终端上...模型较小，预测速度较快，相对更容易用在数据较小的模型训练中 keras.application.mobilenet 会输出1000个不同类别的分类结果图片分类任务是将图片数据分为若干类别，判断某张图片具体所属类别的任务...预训练权值：模型的初始参数，可以使模型更快地收敛 Keras是一个用python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow作为后端运行模型训练会处理的三类数据输入数据节点权重管理训练过程的变量...= （正类预测为正类的数量 + 负类预测为负类的数量）除以总数量 Python软件包：Keras，TensorFlow，opencv-python，numpy 模型训练流程：解析脚本输入参数 ->

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【GAN优化】最早被用于评价GAN模型的定量指标Inception Score是什么

y，向量的每一维表示输入样本属于某类别的概率。...我们可以使用熵来量化该指标，分布p(y|x)相对于类别的熵定义为 ? 其中，p(yi|x)表示x属于第i类的概率，即yi值，为了避免歧义，计算方式展示如下图所示： ?...故可使用标签向量y关于类别的熵来定量描述，若生成样本的多样性好（涵盖的类别多），则p(y)相对于类别的熵越大；生成样本的多样性差，则p(y)相对于类别的熵越小，其中定义p(y)相对于类别的熵为 ?...首先，使用TensorFlow, PyTorch 和 Keras 等不同框架下预训练的Inception V3 ，计算同一个数据集的 Inception Score，即使不同框架预训练的网络达到同样的分类精度...这里的模式崩溃与之前提到的多样性有所区别，IS中度量的多样性是指：GAN生成的样本可以有多少类，而模式崩溃在这里多指生成器在类内塌缩到某一个或几个样本上，只考虑类别的信息增益只能有效评价生成图像的种类，

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课程笔记-吴恩达 16 周「TF 实践」最新专项课

可视化 CNN 用 CNN 对 Fashion MNIST 做分类为例，下面是数据集，包含十类衣饰。部分数据集的图展示如下。动态可视图如下，可以看出不同类别的物体聚类在一起。...代码如下：第一行把 0-255 的像素值单位化到 0-1，接着再设定路径 train_dir，图片尺寸 300×300，每批 128 张，类别是两类。...找市面上牛逼的模型呗！超级多层，提取特征有效，把前面若干层锁住，移花接木到你的任务上，训练最后若干层即可。...3 TF in NLP 文本编码文本类和图像类数据非常不一样。...上面四句话属于训练集，假如测试集有两句话： i really love my dog my dog loves my manatee 在训练集的词中没有出现 really, loves

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图像训练样本量少时的数据增强技术

方法是使用一些方法，来随机变换生成一些可信图像，这些通过随机变换生成的图像，要保证从逻辑上不会给模型辨认带来困扰，也就是从分类的角度应该依然属于其原本图像同一类，但是又要与原本的图像有一些区别，这样模型在训练时就不会两次看到完全相同的图像...通过这些变换及其组合，我们就能得到很多同等类别下又有所区别的图像了。那怎么实现呢？当然，最简单的可以自己写代码来加入这些随机扰动，但Keras有更方便的函数来直接进行操作。...ImageDataGenerator是keras.preprocessing.image包下的一个类，可以设置图像的这些随机扰动来生成新的图像数据，简单的代码如下所示： # -- coding: utf...width_shift_range：浮点数，图片宽度的某个比例，数据提升时图片水平偏移的幅度 height_shift_range：浮点数，图片高度的某个比例，数据提升时图片竖直偏移的幅度 shear_range...对同一张图，就得到了四张新的变换后的图，仔细看会发现，这些变换是会组合的。

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Python+Tensorflow+Opencv人脸识别（任意数量人脸)

就是这个七昂”大大在他的博文中已经将人脸识别的过程讲的很清楚了。说来忏愧，在算法上我没有改变（我自己还没搞清楚，打算好好看看keras)，因为在大大博文评论区看到好多人问怎么实现多个用户的人脸识别。...开发环境的配置可以在网上找一堆，这里简单介绍一下我自己的。...这个也可以从网上找很多，而且安装很成功，个人学习的话，建议安装免费版本。...rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2) # 显示当前捕捉到了多少人脸图片了...IMAGE_SIZE, 3)) # 浮点并归一化 image = image.astype('float32') image /= 255 #给出输入属于各个类别的概率

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【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

1 使用Keras API对数据进行预处理 1.1 数据集本文用到的数据集是表情分类数据集，数据集有1000张图片，包括500张微笑图片，500张非微笑图片。图片预览如下：微笑图片： ?...非微笑图片： ? 数据集结构组织如下： ? 其中800张图片用来训练，200张用来测试，每个类别的样本也是相同的。...这个步骤虽然看起来比较复杂，但在TensorFlow2.0的高级API Keras中有个比较好用的图像处理的类ImageDataGenerator，它可以将本地图像文件自动转换为处理好的张量。...每一个子文件夹都会被认为是一个新的类。(类别的顺序将按照字母表顺序映射到标签值)。 class_mode: "categorical", "binary", "sparse"或None之一。...以上就是在TensorFlow2.0中利用Keras这个高级API来对分类任务中的数据进行预处理。另外如果您需要完成一个目标检测等任务，则需要自定义一个类来继承ImageDataGeneraton。

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全面解析 Inception Score 原理及其局限性

清晰度：把生成的图片 x 输入 Inception V3 中，将输出 1000 维的向量 y ，向量的每个维度的值对应图片属于某类的概率。...对于一个清晰的图片，它属于某一类的概率应该非常大，而属于其它类的概率应该很小（这个假设本身是有问题的，有可能有些图片很清晰，但是具体属于哪个类却是模棱两可的）。...x~Pg ：表示从生成器中生图片。 p(y|x) ：把生成的图片 x 输入到 Inception V3，得到一个 1000 维的向量 y ，也就是该图片属于各个类别的概率分布。...第一项越大，说明生成的样本在各类上分布越平均，第二项越小，说明生成的样本属于某个类别的可能性越大，说明这个样本越清晰。...，循环遍历所有的类，这样就能保证边缘分布是均匀分布，即生成的图片把每个类都均匀覆盖了。

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自制人脸数据，利用keras库训练人脸识别模型

机器学习也是如此，要想识别出这张人脸属于谁，我们同样需要大量的本人和其他人的人脸数据，然后将这些数据输入Tensorflow这样的深度学习（深度学习指的是深度神经网络学习，乃机器学习分支之一）框架，利用深度学习框架建立属于我们自己的人脸分类模型...我们需要利用这个程序准备至少1000张自己的人脸图片，将其单独放到一个文件夹下，如下图： ? 我将它们放到了与程序同路径的”data/me“文件夹下。...然后我们还需要截取至少另外一个人的图片以便训练程序分类使用，以提高模型准确度。我截取的我闺女的，将其存储到了data/other文件夹下，同样也是1000张。...我实际用于训练的脸部数据共1200张，我去掉了一些模糊的或者表情基本一致的头像，留下了清晰、脸部表情有些区别的，我和闺女各留了600张，所以训练数据变成了1200。...交叉验证属于机器学习中常用的精度测试方法，它的目的是提升模型的可靠和稳定性。

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利用python、tensorflow、opencv实现人脸识别（包会）！

后面的话你可能还会遇到别的什么问题，如果还需要安装什么模块的话，在安装也可以。在硬件方面，你还需要一个USB摄像头。...这个函数完成对人脸的识别以及用一个框框给框起来，其中grey是要识别的图像数据，转化为灰度可以减少计算量。...要想识别出这张人脸属于谁，我们肯定需要大量的自己的脸和别人的脸，这样才能区别开。然后将这些数据输入到Tensorflow中建立我们自己脸的模型。...如果超过指定最大保存数量退出循环 break #画出矩形框 cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2) #显示当前捕捉到了多少人脸图片了...IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3)) #浮点并归一化 image = image.astype('float32') image /= 255 #给出输入属于各个类别的概率

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基于 Keras 和 dlib 的人脸识别实践

利用dlib截取自己的图片和别人的图片参考写个神经网络，让她认得我(๑•ᴗ•๑)，参考里面的代码截取了200张自己的图片和200张别人的图片，截取的图片宽高为64*64....不这么做的话，后面应用Keras写代码就会报错，因为Keras的CNN需要一个4D阵列（或者说张量）作为输入。以下代码参考udacity深度学习项目二，不妥删。...搭建并训练CNN模型 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense, Conv2D...face_predict()用于测试 def face_predict(img_path): image = path_to_tensor(img_path) # 给出输入属于各个类别的概率...，这里是二元分类，则该函数会给出输入图像属于0和1的概率各为多少 # result = model.predict(image) # print('result:', result)

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Keras Xception Multi loss 细粒度图像分类

keras教程：卷积神经网络（CNNs）终极入门指南

开源鉴黄AI新鲜出炉：代码+预训练模型，还附手把手入门教程

鉴黄AI开源：代码+预训练模型，附入门教程 | 绅士请进

TensorFlow从1到2（四）时尚单品识别和保存、恢复训练数据

如何用机器学习处理二元分类任务？

keras中的数据集

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图像训练样本量少时的数据增强技术

Python+Tensorflow+Opencv人脸识别（任意数量人脸)

【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

全面解析 Inception Score 原理及其局限性

自制人脸数据，利用keras库训练人脸识别模型

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