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RSS订阅原创 飞桨图像分类入门——多种网络模型在手写数字识别的应用
什么是图像分类图像分类是基于深度学习的cv分类任务。 核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。 实际上我们的任务是分析一个输入图像并返回一个图像分类的标签。 标签总是来自预定义的可能类别集。首先导入必要的包numpy---------->python第三方库，用于进行科学计算PIL------------> Python Image Library,python第三方图像处理库matplotlib----->python的绘图库 pyplot:matplotlib的绘图
2021-03-09 20:12:35
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原创 图像分类学习笔记DAY04
柠檬分类实战思考并动手进行调优，以在验证集上的准确率为评价指标，验证集上准确率越高，得分越高！思考：数据本身已进行了数据增强，所以可以从其他方面入手来实现提高准确率。本文通过修改定义Adam优化器以及batch_size(从32改为128）提高了准确率。因为效果比较好，所以没有对网络模型进行优化。模型的优化也是一个重要的方面。# 导入所需要的库from sklearn.utils import shuffleimport osimport pandas as pdimport numpy as
2021-03-07 16:12:13
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原创 图像分类学习笔记DAY03
1.蝴蝶图像分类思路一:数据增强图像增强之numpy格式1）图像缩放def resize_img(img, target_size): img = cv2.resize(img, (target_size, target_size)) return img2）图片中央剪切def center_crop_img(img, target_size): w, h = img.shape[0], img.shape[1] tw, th = target_size,
2021-03-06 18:58:53
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原创 图像分类学习笔记DAY02
1.手写数字识别import numpy as npfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport paddle#导入数据集Compose的作用是将用于数据集预处理的接口以列表的方式进行组合。#导入数据集Normalize的作用是图像归一化处理，支持两种方式： 1. 用统一的均值和标准差值对图像的每个通道进行归一化处理； 2. 对每个通道指定不同的均值和标准差值进行归一化处理。from paddle.vi
2021-03-05 10:37:57
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原创 图像分类学习笔记DAY01
1.颜色空间转换RGB或BGR到灰度（COLOR_RGB2GRAY，COLOR_BGR2GRAY）RGB或BGR到YcrCb（或YCC）（COLOR_RGB2YCrCb，COLOR_BGR2YCrCb）RGB或BGR到HSV（COLOR_RGB2HSV，COLOR_BGR2HSV）RGB或BGR到Luv（COLOR_RGB2Luv，COLOR_BGR2Luv）灰度到RGB或BGR（COLOR_GRAY2RGB，COLOR_GRAY2BGR）2.阈值分割小结cv2.threshold()
2021-03-04 17:23:01
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原创 百度飞浆领航团零基础python速成营学习心得
一.统计英语文章词频并排序统计英语6级试题中所有单词的词频，并返回一个如下样式的字典{‘and’:100,‘abandon’:5}英语6级试题的文件路径./artical.txtTip: 读取文件的方法> def get_artical(artical_path): with open(artical_path) as fr: data = fr.read() return data get_artical('./artical.txt')处理要求(
2021-02-10 12:51:32
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空空如也
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