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使用keras进行图像识别分类

使用keras进行图像识别分类 如果我有一个图像数据集，它非常非常小，我想自己捕获、并希望教会计算机能够识别或区分一些指定的类别，我应该怎么办呢？假设我有几千张图像，我想训练一个模型，能够从一个类别自动检测出另一个类别。但是，我只有这么少的数据，那我能不能够训练出一个深度神经网络来成功地对这些图进行像分类呢？经过研究，我发现，人们在计算机视觉领域中遇到的常见情况是：用很少的数据来训练深度神经网络。让我们面对这一现实：并非每个人都可以访问Google或Facebook这样的大数据，而且有些数据很难获得。但我也发现，这种问题的解决方案其实非常简单。今天，我将带领你们学习如何使用那些较小的图像数据集

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本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量猫狗图像，并且已知这些图像表示的是猫还是狗，以此作为训练样本集合，构建一个图像分类网络，使用该模型让计算机识别出测试样本集合中的动物，并将它分为猫类或者狗类，尽可能提高测试样本集合的准确率。

基于tensorflow的猫狗分类算法

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AlexNet卷积神经网络-猫狗大战（分类）.zip

AlexNet卷积神经网络——猫狗大战（分类

机器学习-基于Keras的猫狗分类识别实验报告-超详细机器学习高分大作业-期末报告-图文

基于Keras的猫狗分类识别实验报告22页-作者原创机器学习期末大作业-1.摘要2.引言3.主题内容(3.1算法原理分析3.2数据组成3.3算法分析)4.实验与结果分析5.结论(5.1项目总结5.2创新点分析)6.参考文献-包含算法流程图,运行结果截图,核心代码

使用keras进行图像分类

上个周末，我经历了一场思想狂潮。如果我有一个图像数据集，它非常非常小，我想自己捕获、并希望教会计算机能够识别或区分一些指定的类别，我应该怎么办呢？假设我有几千张图像，我想训练一个模型，能够从一个类别自动检测出另一个类别。但是，我只有这么少的数据，那我能不能够训练出一个深度神经网络来成功地对这些图进行像分类呢？经过研究，我发现，人们在计算机视觉领域中遇到的常见情况是：用很少的数据来训练深度神经网络。让我们面对这一现实：并非每个人都可以访问Google或Facebook这样的大数据，而且有些数据很难获得。但我也发现，这种问题的解决方案其实非常简单。今天，我将带领你们学习如何使用那些较小的图

Python-用于图像分类检测的Keras模型集

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基于keras深度学习框架，应用卷积神经网络CNN实现cifar-10图片分类

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猫狗图片的识别分类，通过一个Alexnet网络模型，对猫狗图片数据集进行训练，并保存模型

Kaggle竞赛：稳定扩散 - 图像到提示 python实现比赛方案

赛题介绍： ​ 文本到图像模型的流行是全新的提示工程领域。一部分是艺术，一部分是悬而未决的科学，机器学习从业者和研究人员正在迅速努力理解提示与其生成的图像之间的关系。 ​ 将“4k”添加到提示中是使其更具摄影性的最佳方式吗？提示中的小扰动会导致高度不同的图像吗？提示关键字的顺序如何影响生成的场景？本次比赛的任务是创建一个模型，该模型可以可靠地反转生成给定图像的扩散过程。 ​ 为了以稳健的方式计算提示相似度，这意味着尽管字符级别存在差异。本次比赛希望创建“高质量、专注、复杂、详细、具有不真实的稳健交叉验证风格”的模型。 比赛任务： 1、本次比赛的目标是扭转生成文本到图像模型的典型方向：不是从文本提示生成图像，而是可以创建一个模型来预测给定生成图像的文本提示。参赛选手需要对包含由 Stable Diffusion 2.0 生成的各种（提示、图像）对的数据集进行预测，以了解潜在关系的可逆性。 2、推断生成高度详细、清晰的焦点、插图、宏伟、史诗般的 3d 渲染图像的prompt 解决方案包括： 数据收集、生成和清理、model、数据增加、训练策略、推理策略、模型融合 方案细节见README

基于keras的卷积神经网络的图像分类算法研究.pdf

基于keras的卷积神经网络的图像分类算法研究.pdf

keras-conv-sentence-classifier:Keras实现的“用于分类的卷积神经网络”

Keras卷积句子分类器 的Finn.no Keras实现。 Finn.no使用 词嵌入 即将推出 免责声明 仅通过以下方式进行测试： Keras 2.0.2 Tensorflow 1.0.2 待办事项 我们计划最终发布经过数据训练的词嵌入。 添加requirements.txt 添加示例用法笔记本 添加util-methods以从模型的功能层查看相似性预测的结果。

tensorflow-keras卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释+模型加载保存

tensorflow2.3-keras使用卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释+模型加载保存

AI---Machine-Learning:专为我的ML大学课程而设计的项目，其中我实现了CNN（卷积神经网络）和一些scikitlearn算法（MNB，KNN，SVM，Gradient Boosting，MLP分类器），以对30000张带标签的单色图像进行训练，对5000张带标签的单色图像进行验证图片，并对另外5000张图片进行分类，标签之间的标签为0到8。该算法用于Kaggle竞争，而最好的算法是CNN，其准确性为91％

AI-机器学习 专为我的ML大学课程而设计的项目，其中我实现了CNN（卷积神经网络）和一些scikitlearn算法（MNB，KNN，SVM，Gradient Boosting，MLP分类器），以对30000张带标签的单色图像进行训练，对5000张带标签的单色图像进行验证图像，并对另外5000张图像分类为0至8之间的标签。该算法用于Kaggle Competiton，最好的算法是CNN，准确度为91％。 Kaggle竞争链接： ://www.kaggle.com/c/ai-unibuc-24-22-2021。

猫狗分类，运用python编写，tensorflow框架

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猫狗大战卷积神经网络生成的模型

预训练与微调迁移学习 一般而言，我们可以根据一个已经训练过的、比较满意的模型进行训练调整，作用于新的数据集，这就是预训练与微调。当，我们的预训练模型的权重使用在新的数据集中，这个就是迁移学习的体现。 很少人会仅仅使用自己的资源进行训练卷积神经网络，个体拥有的数据资源是有限的，但是如ImageNet拥有的资源是有120 万张图片等级的规模，所以理论上使用库提供的预训练模型可以节省时间、提高精度，再不济也可以使用自己的预训练模型。

基于pytorch的猫狗分类

基于pytorch实现简单的猫狗分类。采用了全连接网络；可以用来了解数据加载过程，网络搭建、训练过程

基于Keras实现猫狗大战,25000张猫狗图像的精准分类-附件资源

基于Keras实现猫狗大战,25000张猫狗图像的精准分类-附件资源

卷积神经网络图像识别python代码pdf

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TensorFlow猫狗大战完整代码实现和详细注释

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猫狗大战得到的模型.zip

博客地址：https://blog.csdn.net/x1131230123/article/details/100900137

Python→Transorflow猫狗识别完整代码，附送500步训练模型。人工智能入门首选

最好联系书本学习，input是输入文件，evaluateCatorDog是主文件，traning是训练文件，model模型文件

CNN卷积神经网络猫狗大战数据集.zip

此数据集相对来说较大，所以代码中 并没有完全应用全部数据，只是从中选取了一部分。大家在做的时候可以进行选取，也可以全部应用 但是要处理测试集数据。

inpainting-gmcnn-keras:Keras实现的“通过可生成的多列卷积神经网络进行图像修复”论文发表于NIPS 2018

Keras中的生成多列卷积神经网络修复模型 Keras实施GMCNN的（创成多列卷积神经网络）最初在2018 NIPS提出修复模型： 模型架构 安装 来自此存储库的代码已在Python 3.6和Ubuntu 14.04上进行了测试 所有必需的依赖项都存储在requirements.txt ， requirements-cpu.txt和requirements-gpu.txt文件中。 代码下载： git clone https://github.com/tlatkowski/inpainting-gmcnn-keras.git cd inpainting-gmcnn-keras 要安装需求，请创建Python虚拟环境并从文件安装依赖项： virtualenv -p /usr/bin/python3.6 .venv source .venv/bin/activate pip insta

采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现垃圾分类，基于树莓派上进行实时视频流的垃圾识别源代码

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0 Opencv: 3.4 Python: 3.6 Numpy:1.16

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猫狗数据集分类 基于python平台的图像分割 网络结构 大家可以试一试 包含数据集和源代码

kaggle猫狗大战分类数据集

这是kaggle竞赛的猫狗大战公开数据集，包含train和test及一个csv说明文件，因为kaggle注册比较麻烦，并且下载速度很慢，需要的可以从这里下载。代码获取可以关注《Python与人工智能》回复 猫狗分类 获取

图像分类模型

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