🚀个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！💡相关专栏：深度学习：现代人工智能的主流技术介绍机器学习：相对完整的机器学习基础教学！💡往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（DecisionTree）【机器学习基础】K-Means聚类算法【机器学习基础】DBSCAN【机器学习基础】支持向量机【机器学习基础】集成学习【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络简述💡本期内容：R-CNN系列算法是经典的two-stage的目标检测算法，相较于one-stage精度更高，但是速度略
文章目录1.前言2.图像格式（RGB，HSV，Lab）2.1RGB2.2hsv2.3Lab3.生成对抗网络（GAN）3.1生成网络（Unet）3.2判别网络（resnet18）4.数据集5.模型训练与预测流程图5.1训练流程图5.2预测流程图6.模型预测效果7.GUI界面制作8.代码下载1.前言文末附有源码下载地址。灰度图自动上色2.图像格式（RGB，HSV，Lab）2.1RGB想要对灰度图片上色，首先要了解图像的格式，对于一副普通的图像通常为RGB格式的，即红、绿、蓝三个通道，可以使用opencv分离图像的三个通道，代码如下所示：importcv2img=cv2.imread('pic/7.
目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境JupyterNotebook环境Pycharm环境微信开发者工具OneNET云平台模块实现1.数据预处理2.创建模型并编译3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存4.上传结果1）图片拍摄2）模型导入及调用3）数据上传OneNET云平台（1）图片信息上传（2）预测结果上传相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于Keras框架，引入CNN进行模型训练，采用Dropout梯度下降算法，按比例丢弃部分神经元，同时利用IOT及微信小程序实现自动化远程监测果实成熟度以及移动端实时监测的功能，为果农提供采
一、前言 在上一篇中我们使用全连接网络，来构建我们的手写数字图片识别应用，取得了很好的效果。但是值得注意的是，在实验的最后，最后我们无论把LOSS优化到如何低，似乎都无法在测试数据集testdata中提高我们的识别准确度，你可以回头尝试全连接的网络连接，新增多几层layer，来尝试是否能把准确率提升至90%以上，而我自己本地尝试的结果就是识别的准确率只有83%。那我们能不能优化一下网络结构，来让准确度更高呢？有办法的，那就是CNN卷积神经网络。关于CNN卷积神经网络的学习，我打算分为两篇，本文主要是为了补充学习CNN所需要的前置知识，如果你了然于胸可以直接跳过。 二、前置知识 在整体介绍C
【论文阅读】AHigh-PerformanceCNNProcessorBasedonFPGAforMobileNetsAbstractIntroduction基于FPGA的mobilenet高性能CNN处理器Abstract缺陷：CNN由于参数量巨大难以部署到嵌入式设备上。背景：MobileNet,whichadoptsdepthwiseseparableconvolutiontoreplacethestandardconvolutionhassignificantlyreduceoperationsandparrameterswithonlylimitedlossinaccuracy.研究的
CV之DL之R-CNN：计算机视觉领域算法总结—R-CNN系列(R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN、MaskR-CNN、CascadeR-CNN、LibraR-CNN各种对比)的简介、安装、案例应用之详细攻略目录相关文章我们从基于区域的目标检测器(FasterR-CNN,R-FCN,FPN)中学到了什么?Sliding-windowdetectors
文章目录0前言1什么是图像超分辨率重建2应用场景3实现方法4SRResNet算法原理5SRCNN设计思路6代码实现6.1代码结构组织6.2train_srresnet6.3训练效果7最后0前言🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于深度学习的图像超分辨率重建算法研究与实现🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分1什么是图像超分辨率重建图像的
目录一：数据集准备二：读取自己的数据集三：搭建网络训练模型四：猫狗图像识别一：数据集准备从官网下载比较麻烦，可根据以下链接，从百度网盘获取数据集https://pan.baidu.com/s/13hw4LK8ihR6-6-8mpjLKDA密码：dmp4猫狗图像识别数据集如下二：读取自己的数据集importosimportcv2importnumpyasnpfromtqdmimporttqdm#进度条fromrandomimportshuffle#随机打乱IMAGE_SIZE=50deflabel_img(img_name):label_name=img_name.split('.')[0]#p
文章目录1前言2相关技术2.1CNN简介2.2人脸识别算法2.3专注检测原理2.4OpenCV3功能介绍3.1人脸录入功能3.2人脸识别3.3人脸专注度检测3.4识别记录4最后1前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩基于深度学习的人脸专注度检测计算算法该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1CNN简介卷积神经网络(CNN)，是由多层卷积结构组成的一种神经网络。卷积结构可以
一：引言我们传统的神经网络和卷积神经网络有什么区别？下图所示，左图就是我们传统的神经网络（NN）(想了解NN的小伙伴可以先划到最后的参考文章部分)，右图就是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）（CNN），我们在这张图中可以明显地看出，左图看上去像二维的，右图好像是一个三维的图，举个例子，比如在传统神经网络输入的一张图有784个像素点，所以输入层就有784个神经元，但在我们的CNN中输入的就是原始的图像28*28*1（是三维的），它是一个三维的矩阵。我们可以看到右图中又定义三维名称‘height*width*depth’简称‘h*w*d’，接下来我们就围绕着卷积层
