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利用TensorFlow生成图像标题

图像标题生成器模型结合了计算机视觉和机器翻译的最新进展，利用神经网络生成现实的 图像标题。神经图像标题模型被训练，以最大限度地产生给定输入图像的字幕的可能性。并且可以用来生成新的图像描述。...例如，下面是使用 MS COCO数据集.训练的神经图像标题生成器可能生成的标题。 ?...在这篇文章中，我们将通过一个中级水平的教程，介绍如何使用谷歌的 Show和Tell 模型在Flickr30k数据集上训练图像标题生成器。...我们可以从VGG- 16模型中获取表示(称为图像嵌入)，并使用它来训练我们的模型的其余部分。对于本文的范围，我们已经抽象了VGG- 16的架构，并预先计算了4,096维度的特性，以加速训练。...限制和讨论 神经图像标题生成器为学习从图像映射到human-level图像标题提供了一个有用的框架。通过对大量图像描述对的训练，模型学习从视觉特征获取相关的语义信息。

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    使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

    转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01  数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...TensorFlow库也包括了MNIST数据集，因此您可以通过调用对象上的 datasets.mnist ，再调用load_data() 的方法，来分别获取训练（60,000个样本）和测试（10,000...它将被用于在训练神经网络时，避免出现过拟合（overfitting）。毕竟，过度拟合模型倾向于准确地记住训练集，并且无法泛化那些不可见（unseen）的数据集。

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    机器学习入门 4-3 训练数据集，测试数据

    当前我们将全部数据集作为训练集，使用训练集训练得到一个模型。...具体在kNN算法中，每当来了一个新数据的时候，新数据要和我们训练集中所有数据计算他们之间的距离，然后选出前k个距离小的训练集，然后统计这些被选出来的训练集对应标签，选择标签数最多的标签作为新数据的预测标签...换句话我们用全部数据集作为训练集得到的模型来预测新的数据所属的类别，但是我们最终需要模型在真实的环境中使用，但是现在这样做有很大的问题： 我们使用全部的数据集作为训练集训练模型，得到的模型只能拿到真实的环境中使用...解决这个问题最简单的办法，是将数据集划分为训练集和测试集。 ?...全部数据集抽取70%或者80%当做训练集，剩下的数据集作为测试集，这样我们使用蓝色的训练集训练出模型（此时需要注意测试集不能够参与到训练过程中），得到模型后，将测试集放到训练好的模型中，让模型进行预测，

    1.2K01

    TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

    TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储 等等...从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？

    6.8K145

    机器学习-使用TensorFlow for Poets训练图像分类器

    要通过TensorFlow for Poets训练一个图像分类器，我们只需要提供一样东西 ——训练数据。也就是一个有很多图像的图像目录： ?...因为世界上有太多不同的苹果和橘子，但现在我们也知道分类器把特征作为输入，我们很难用代码把有用的信息从图像中提取出来。 比如，你不会想去写一个可以探测一片水果质地的代码。...分类器会解决其余问题，为了区分我们训练素材的不同，让我们把鸢尾花数据集和图像目录相比较在鸢尾花。...当然不是很长，事实上TensorFlow for Poets并不是从零开始训练分类器，它是从一个现有的叫做Inception的分类器开始训练的，Inception是谷歌最好的图像分类器之一，并且它是开源的...在TensorFlow for Poets里我们以Inception为基础，然后使用一个叫做再次训练的功能来调试使其更好地分辨我们的图像。

    1.2K20

    机器学习入门 8-4 为什么要训练数据集与测试数据集

    其实很简单，这个做法之前也一直在使用，就是所谓的Train_test_split（训练测试数据集的划分），也就是将原来的样本数据划分成训练数据集和测试数据集，用训练数据集学习获得这个模型，在这种情况下，...如果使用训练数据集获得的模型，在训练数据集上能够得到很好的结果，但是在面对测试数据集上的效果很差，此时的模型泛化能力很弱； 对于第2种情况，多半是出现了过拟合的问题，模型虽然能够很好的拟合训练数据集，但是面对新的数据也就是测试数据集...step1：首先还是先创建具有一个特征且生成的y与x之间是二次方关系的数据集。 ? ?...从另外一方面，如果机器学习算法判定，毛发为黄色的才是狗，此时就是过拟合的情况，这是因为可能只有这只狗毛发是黄色的，机器学习算法只针对训练数据集进行学习，其实学习到的可能是噪音，在这里狗的毛发是黄色只是给出的训练集中的一只狗的特征...其实前面的网格搜索，一直都是这样做的，一直都是把数据集划分为训练数据集和测试数据集，将训练数据集用于训练模型，然后对于不同参数训练出的模型去寻找使得测试数据集最好的对应的那组参数，这组模型参数就作为最终模型的参数

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    博客 | ACM MM最佳论文全文：通过多对抗训练，从图像生成诗歌

    这些被检索的诗歌的图片，与多模态诗集一同，构成一个扩大的图像-诗歌对数据集（即“多模态诗集（EX）”）。我们还提出使用最新的序列学习技术，训练关于多模态诗集（EX）数据集的端对端诗歌生成模型。...图 2：使用多对抗训练进行诗歌生成的架构。我们首先使用人类注解配对的图像-诗歌数据集（多模态诗集）中的图像-诗歌对（a）来训练深度耦合的视觉诗意嵌入模型（e）。...基于 RNN 的语句生成器（f）作为智能体得到训练，两种判别器（评判根据给定图像生成的诗歌的多模态（g）和诗歌风格（h））为策略梯度（i）提供奖励。词性分析器从诗歌中提取词性词语。...请注意，所有的方法均使用多模态诗集（EX）作为训练数据集，并能够生成多行的诗歌。...5 结论 作为从图像生成诗歌（英文自由诗）的首个研究，我们使用多判别器作为策略梯度的奖励，通过整合深度耦合的视觉诗意嵌入模型和基于RNN的对抗训练，提出了一种模拟问题的新方法。

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    使用Kolors生成图像：从部署到生成

    最近我接触到了一个非常有趣的项目，名为Kolors，这是一个基于深度学习的文本到图像生成模型，能够将你输入的文字描述转换成高质量的图像。作为一名喜欢探索AI生成技术的开发者，我决定尝试一下这个项目。...Kolors是一个基于潜在扩散技术的图像生成模型，支持从文本生成高质量的图像。它经过了数亿对图像和文本的训练，特别擅长复杂语义的理解，并且在中文处理上表现突出。...开始生成你的图像 现在我们已经完成了部署，接下来就可以通过简单的命令生成图像。我们可以通过运行 sample.py 脚本，来将文本描述转换为图像。...路径下 通过这个命令，Kolors会根据你输入的文字生成一张图像。...无论是图像质量还是生成速度，它都远超预期。尤其是在处理中文描述时，Kolors表现出色，能够准确理解并生成符合描述的图像。

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    学界 | ACM MM最佳论文全文：通过多对抗训练，从图像生成诗歌

    这些被检索的诗歌的图片，与多模态诗集一同，构成一个扩大的图像-诗歌对数据集（即“多模态诗集（EX）”）。我们还提出使用最新的序列学习技术，训练关于多模态诗集（EX）数据集的端对端诗歌生成模型。...图 2：使用多对抗训练进行诗歌生成的架构。我们首先使用人类注解配对的图像-诗歌数据集（多模态诗集）中的图像-诗歌对（a）来训练深度耦合的视觉诗意嵌入模型（e）。...基于 RNN 的语句生成器（f）作为智能体得到训练，两种判别器（评判根据给定图像生成的诗歌的多模态（g）和诗歌风格（h））为策略梯度（i）提供奖励。词性分析器从诗歌中提取词性词语。...请注意，所有的方法均使用多模态诗集（EX）作为训练数据集，并能够生成多行的诗歌。...5 结论 作为从图像生成诗歌（英文自由诗）的首个研究，我们使用多判别器作为策略梯度的奖励，通过整合深度耦合的视觉诗意嵌入模型和基于RNN的对抗训练，提出了一种模拟问题的新方法。

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    教程 | 如何在Python中用scikit-learn生成测试数据集

    选自MACHINE LEARNING MASTERY 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：程耀彤、李泽南 测试数据集是小型的专用数据集，它可以让你测试一个机器学习算法或测试工具。...scikit-learn Python 库提供一套函数，用于从可配置测试问题中生成样本来进行回归和分类。...测试数据集 2. 分类测试问题 3. 回归测试问题 测试数据集 开发和实现机器学习算法时的一个问题是如何知道你是否已经正确实现了他们——它们似乎在有 bug 时也能工作。...测试数据集是小型设计问题，它能让你测试、调试算法和测试工具。它们对于更好地理解算法响应超参数变化的行为方面也很有用。 下面是测试数据集的一些理想特性： 它们可以快速、容易地生成。...它们是随机的，每次生成时都允许在同一个问题上随机变化。 它们很小、容易在而二维中实现可视化。 它们可以被增大。 我建议在开始一个新的机器学习算法或开发一个新的测试工具时使用测试数据集。

    1.2K110

    Stable Diffusion 3 重磅开源，超全图像生成必备训练数据集、教程汇总

    SD3 是一个图像生成模型，只要给定一段描述性的文字，就能够创造出与之匹配的视觉作品。下图就是由 SD3 生成的图像。...这种模型通常需要通过训练大量的数据，学习如何将文本描述转化为图像。...如果你也想训练这样一个 SD 模型，却苦于没有合适的数据集，HyperAI超神经汇总了 10 个优质的图像-文本对数据集，助你打造个性化的图像生成模型。...该数据集的规模使其可以用作多模态机器学习模型的预训练数据集。...该数据集的图像来自于 NYU-Depth v2 数据集，内容都是关于室内场景的 RGBD 图像，其中 795 张用于训练，654 张用于测试。

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    如何使用scikit-learn在Python中生成测试数据集

    测试数据集是一个微型的手工数据集，你可以用它来测试机器学习算法或者工具。 测试数据集的数据具有定义良好的属性，例如其中的线性或者非线性数据，你可用它们探索特定的算法行为。...Python的机器学习库scikit-learn提供了一组函数，你可以从可配置的测试问题集中生成样本，便于处理回归和分类问题。...完成本教程后，你将会学到以下内容： 如何生成多类别分类预测的测试问题 如何生成二元分类预测的测试问题 如何生成线性回归预测的测试问题 教程概述 本教程共三部分，内容如下： 测试数据集 分类测试问题 回归测试问题...测试数据集 开发和实现机器学习算法面临的第一个问题是，如何能够保证已经正确地实现了机器学习算法。...下面是测试数据集的一些理想属性： 它们可以快速且容易的生成。

    2.7K60

    从图像到语言:图像标题生成与描述

    首先根据图像内容使用相似度与标题共识分值,从训练集中检索出相关的描述句子,然后使用文本引导注意力单元计算词汇与视觉区域的相关度,并据此提取图像的上下文特征。...Zhang 等人(2019a) 则认为直接从参考句子中获取的视觉概念或属性并不完整,还需要从集外选取更多的视觉先验,补充其可能由于正负样本不均衡导致的不准确或训练样本中缺失的概念。...因此,研究人员还通过改进语言模型的内部或外部结构,从数据的流向上对模型进行改进,通过优化记忆单元或模型架构充分利用模型训练时的局部与全局信息,改善生成句子的质量。...对于实验评测,目前针对图像的标题生成与描述多为数据集内测试,即在同一个封闭的数据集内进行模型训练、参数寻优与最终测试。...但该数据集并未完全公开,目前可用的部分主要是训练集,因此,使用时选取其中的 6 000 幅图像及其描述用于训练与验证,剩余的 1 000 幅图像与描述则作为测试集。

    1.8K30

    【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试

    02TensorFlow 训练 咱们这是实战速成，没有这么多时间去把所有事情细节都说清楚，而是抓住主要脉络。有了 TensorFlow 这个工具后，我们接下来的任务就是开始训练模型。...相比之下，TensorFlow 中的数据输入接口就要复杂很多，更新也非常快，我知乎有一篇文章，说过从《从 Caffe 到 TensorFlow 1，IO 操作》，有兴趣的读者可以了解一下。...TensorFlow 进行训练。...然后，用 restore 函数从 saver 中载入参数，读取图像并准备好网络的格式，sess.run 就可以得到最终的结果了。...我们自己准备了数据集，自己设计了网络并进行了结果可视化，学习了如何使用已经训练好的模型做预测。

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    利用tensorflow训练简单的生成对抗网络GAN

    整个网络训练的过程中，两个模块的分工判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是真，小于0.5那就是假）。...生成网络，同样也可以看成是一个神经网络模型，输入是一组随机数Z，输出是一个图像。两个模块的训练目的判别网络的目的：就是能判别出来属于的一张图它是来自真实样本集还是假样本集。...对于生成网络，回想下我们的目标，是生成尽可能逼真的样本。那么原始的生成网络生成的样本你怎么知道它真不真呢？就是送到判别网络中，所以在训练生成网络的时候，我们需要联合判别网络一起才能达到训练的目的。...所以对于生成网络的训练其实是对生成-判别网络串接的训练，就像图中显示的那样。...下面是代码部分，这里，我们利用训练的两个数据集分别是mnistCeleba来生成手写数字以及人脸首先是数据集的下载import mathimport osimport hashlibfrom urllib.request

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    在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

    举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解。 ?...左图注解：一个灰衣男子挥舞棒子，黑衣男子旁观；右图注解：一辆大巴车“坐”在一个人旁边 本文是一篇中级教程，旨在教给大家如何在 Flickr30k 数据集上训练图像注解生成模型，使用的是谷歌 Show and...我们使用 TensorFlow 框架来创建、训练、测试模型，因为 TensorFlow 相对容易使用，并且有不断增长的庞大用户社群。...对于注释生成，这引发了两个问题： 我们如何充分利用图像分类模型的成功，从图像提取重要信息？ 我们的模型，该如何调和对语言和图像的理解？ 利用迁移学习 我们可以利用已有的模型，推动图像注解。...它用 MS COCO 数据集和 Inception-v3 图像嵌入训练。

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    教你在Python中用Scikit生成测试数据集（附代码、学习资料）

    测试数据集是一个小型的人工数据集，它可以让你测试机器学习算法或其它测试工具。 测试数据集的数据具有定义明确的性质，如线性或非线性，这允许您探索特定的算法行为。...scikit-learn Python库提供了一组函数，用于从结构化的测试问题中生成样本，用于进行回归和分类。 在本教程中，您将发现测试问题以及如何在Python中使用scikit学习。...完成本教程后，您将知道： 如何生成多分类预测问题 如何生成二分类预测问题 如何生成线性回归预测测试问题 让我们开始吧 教程概述 本教程分为三个部分，分别是： 测试数据集 分类测试问题 回归测试的问题 测试数据集...下面是测试数据集的一些理想属性: 它们可以快速且容易地生成。 它们包含“已知”或“理解”的结果与预测相比较。 它们是随机的，每次生成时都允许对同一个问题进行随机变量的变化。...我建议在开始使用新的机器学习算法或开发新的测试工具时使用测试数据集。 scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，它提供了生成一系列测试问题的功能。

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