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学习笔记TF01二,卷积互联网简述

五月 21st, 2019  |  澳门1495

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注消息数据库。每年进行大规模视觉识别挑衅赛(ILSVENVISIONC)。基于ImageNet数据库营造达成目的自动物检疫验分类职责系统。二〇一一年,SuperVision提交卷积神经网络(CNN)。

上学笔记TF01二:卷积网络简述,学习笔记tf01二简述

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注讯息数据库。每年举行大规模视觉识别挑战赛(ILSV猎豹CS陆C)。基于ImageNet数据库构建实现指标自动质量评定分类职责系统。2012年,SuperVision提交卷积神经互联网(CNN)。

CNN可用于任性档期的顺序数据张量(各分量与有关分量有序排列在多维网格),当前重大用以Computer视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行网络张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

教练CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包罗不一样种类狗图像及项目的签。模型目的:给定壹幅图像,预测狗品种。大量非训练集图像成立测试集。数据集:练习集、测试集、验证集。数据集中抢先55%结缘练习集。测试集精晓模型对未锻炼多少表现。交叉验证集比较合理,对图像预管理(相比较度调解、栽剪)划分原始数据集,用完全同样输入流程。

卷积神经网络至少含有3个层(tf.nn.conv2d)。总括输入f与1组可配备卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量全体一点点,输入张量上海滑稽剧团动卷积核生成过滤波管理张量。图像每一个成分采取特别卷积核,输出刻画全数边缘新图像。输入张量是图像,张量每一种点对应像素红、绿、红色值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依靠磨练形式激活。磨练,多少个不等层级联,梯度降低法变体调解卷积核(滤波器)权值。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv二d)、非线性别变化换层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。优良注重音信,忽略噪声。批量加载图像,同时管理多幅图像。数据结构包涵卷积运算整批图像全体音信。TensorFlow输入流水生产线(读取解码文件)针对整批数据多幅图像管理特意格式,图像所需音信([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels])。

 

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
[#第1幅图像
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
],
[#第2幅图像
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
]
])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

第三组维度图像数据。第一组维度图像中度。第3组维度图像宽度。第6组维度颜色通道数量。各种像素索引映射图像宽高维度。

参照他事他说加以调查资料:
《面向机器智能的TensorFlow实行》

应接加作者微信交换:qingxingfengzi
本人的微信公众号:qingxingfengzigz
自己老婆张幸清的微信公众号:qingqingfeifangz

http://www.bkjia.com/Pythonjc/1212348.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/Pythonjc/1212348.htmlTechArticle学习笔记TF012:卷积网络简述,学习笔记tf012简述
ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注音讯数据库。每年进行大规模视觉识别挑衅赛(ILSV奥迪Q伍C)。…

CNN可用以任性档期的顺序数据张量(各分量与连锁分量有序排列在多维网格),当前主要用于Computer视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行互连网张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

教练CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包蕴差别品种狗图像及项指标签。模型目的:给定一幅图像,预测狗品种。大批量非陶冶集图像创设测试集。数据集:磨练集、测试集、验证集。数据集中山大学部分组合磨练集。测试集领悟模型对未磨炼多少表现。交叉验证集相比客观,对图像预管理(相比较度调治、栽剪)划分原始数据集,用完全一样输入流程。

卷积神经互连网至少含有一个层(tf.nn.conv二d)。总结输入f与一组可安排卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量全部一点,输入张量上海好笑剧团动卷积核生成过滤波管理张量。图像每一个成分选用极度卷积核,输出刻画全体边缘新图像。输入张量是图像,张量各个点对应像素红、绿、紫藤色值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依靠陶冶情势激活。陶冶,多少个分裂层级联,梯度降低法变体调度卷积核(滤波器)权值。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv2d)、非线性转变层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。杰出首要音信,忽略噪声。批量加载图像,同时管理多幅图像。数据结构包罗卷积运算整批图像全体消息。TensorFlow输入流水生产线(读取解码文件)针对整批数据多幅图像管理特地格式,图像所需新闻([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels])。

 

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
[#第1幅图像
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
],
[#第2幅图像
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
]
])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

第叁组维度图像数据。第3组维度图像中度。第贰组维度图像宽度。第四组维度颜色通道数量。种种像素索引映射图像宽高维度。

参谋资料:
《面向机器智能的TensorFlow施行》

应接加作者微信沟通:qingxingfengzi
本身的微信公众号:qingxingfengzigz
自个儿爱妻张幸清的微信公众号:qingqingfeifangz

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