学习笔记TF012澳门1495

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标明音信数据库。每年设立大范围视觉识别挑战赛(ILSVRC)。基于ImageNet数据库营造完结目的自动物检疫验分类任务系统。二〇一一年,SuperVision提交卷积神经网络(CNN)。

上学笔记TF012:卷积网络简述,学习笔记tf012简述

ImageNet http://www.image-net.org
,图像表明消息数据库。每年实行大面积视觉识别挑战赛(ILSVRC)。基于ImageNet数据库创设达成目的自动检验分类职务系统。2013年,SuperVision提交卷积神经网络(CNN)。

CNN可用以狂妄档案的次序数据张量(各分量与相关分量有序排列在多维网格),当前根本用来计算机视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行互联网张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

演习CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包涵分裂类别狗图像及项目的签。模型指标:给定一幅图像,预测狗品种。大批量非磨炼集图像创制测验集。数据集:练习集、测量检验集、验证集。数据汇首脑先五成结缘磨练集。测量检验集掌握模型对未磨练多少显现。交叉验证集比较客观,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三个层(tf.nn.conv2d)。总括输入f与一组可陈设卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量全体一点点,输入张量上海好笑剧团动卷积核生成过滤波处理张量。图像每一个成分选择极度卷积核,输出刻画全体边缘新图像。输入张量是图像,张量每一个点对应像素红、绿、柠檬黄值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依赖磨练方式激活。陶冶,三个例外层级联,梯度下跌法变体调整卷积核(滤波器)权值。

CNN框架结构,卷积层(tf.nn.conv2d)、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)。卓越根本新闻,忽略噪声。批量加载图像,同临时候管理多幅图像。数据结构包括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地格式,图像所需音讯([image_batch_size,image_height,image_澳门1495,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1组维度图像数据。第2组维度图像高度。第3组维度图像宽度。第4组维度颜色通道数量。每个像素索引映射图像宽高维度。

参谋资料:
《面向机器智能的TensorFlow实施》

迎接加我微信交换:qingxingfengzi
自身的微教徒人号:qingxingfengzigz
自家内人张幸清的微信公众号:qingqingfeifangz

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ImageNet http://www.image-net.org
,图像标明新闻数据库。每年举行大面积视觉识别挑战赛(ILSVRC)。…

CNN可用以放肆档案的次序数据张量(各分量与相关分量有序排列在多维网格),当前根本用来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。

陶冶CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包括不一样品类狗图像及项指标签。模型目的:给定一幅图像,预测狗品种。大量非磨炼集图像创设测验集。数据集:磨炼集、测量检验集、验证集。数据汇带头大哥先一半整合陶冶集。测量检验集精通模型对未演练多少显现。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,用一模一样输入流程。

卷积神经网络至少含有二个层(tf.nn.conv2d)。总括输入f与一组可配备卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量全部一点点,输入张量上海滑稽剧团动卷积核生成过滤波管理张量。图像每种成分运用非常卷积核,输出刻画全体边缘新图像。输入张量是图像,张量每一个点对应像素红、绿、大青值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依附锻炼格局激活。演习,八个区别层级联,梯度下落法变体调度卷积核(滤波器)权值。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv2d)、非线性别变化换层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。优异根本消息,忽略噪声。批量加载图像,同一时候管理多幅图像。数据结构包罗卷积运算整批图像全部音讯。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,图像所需消息([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1组维度图像数据。第2组维度图像中度。第3组维度图像宽度。第4组维度颜色通道数量。各个像素索引映射图像宽高维度。

参谋资料:
《面向机器智能的TensorFlow试行》

应接加笔者微信沟通:qingxingfengzi
自己的微信公众号:qingxingfengzigz
自身老婆张幸清的微信大伙儿号:qingqingfeifangz

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