23、深度学习图像识别：从基础到高级CNN

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布

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分类专栏：深度学习入门：从零开始文章标签：深度学习图像识别 CNN

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深度学习图像识别：从基础到高级CNN

在深度学习领域，图像识别是一个极具挑战性和应用前景的方向。本文将介绍如何使用简单的架构处理图像分类任务，以及如何学习更高级的卷积神经网络（CNNs）来处理复杂的图像。

1. 德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集图像分类

1.1 数据集介绍

GTSRB数据集来自鲁尔大学波鸿分校神经信息学研究所，包含超过50,000张图像，分为42个类别（交通标志），可用于创建多类分类问题。在现实世界中，由于视觉外观的差异，读取交通标志是一项具有挑战性的任务，GTSRB数据集为评估不同的机器学习算法提供了基准。

1.2 图像数据准备

以下是配置模型、设置优化器、预处理图像以及创建卷积、池化和密集层的代码：

import numpy as np
import zipfile
import pprint
from skimage.transform import resize
from skimage.io import imread
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.utils import