【归纳】keras图像分类的一些办法和方式

最新推荐文章于 2025-02-11 12:04:26 发布
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本文深入探讨了深度学习模型的构建与优化策略，包括网络框架调整、数据预处理技巧、训练参数选择及性能优化方法。从激活函数的选择到数据增强策略，再到epoch数量和学习率的设置，为读者提供了全面的指导。

一、构建网络

框架/神经网络修改

冻结训练层

迁徙学习

激活函数relu，leakyrelu

平滑标签

 

二、数据结构

训练数据平衡

图片分辨率

重置train:val的数据量比例

数据增强

random-crop 随机裁剪

保存model的精准度，如1%

随机丢弃一些训练数据（一定程度避开噪音，不一定奏效）

 

三、成绩（调参）：

epoch 介于15-20

learn rate batch影响梯度

 

四、性能or速度

减少验证集的量

采用轻度的框架

政安晨：【Keras机器学习实践要点】（三十一）—— 使用全局上下文视觉变换器进行图像分类
政安晨——致力于AI人工智能数字互动领域
04-15 1230
本文目标：用于图像分类的全局上下文视觉变换器的实现和微调。 在本文中，我们将利用多后端 Keras 3.0 来实现 A Hatamizadeh 等人在 ICML 2023 上发表的 GCViT：Global Context Vision Transformer 论文，并利用官方 ImageNet 预训练的权重在 Flower 数据集上对模型进行微调，以完成图像分类任务。 本文的一大亮点是与多个后端兼容：TensorFlow、PyTorch 和 JAX，展示了多后端 Keras 的真正潜力。
[Python图像识别] 四十七.Keras深度学习构建CNN识别阿拉伯手写文字图像
杨秀璋的专栏
10-03 1万+
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。上一篇文章主要介绍ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法，并且参考了两位计算机视觉大佬（Rizzi 何恺明）的论文。本文主要通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像，一篇非常经典的图像分类文字。本文参考并复现了刘润森老师的博客，推荐大家关注他的文章，真的非常棒！
keras之图像分类
miss_fang
04-17 1751
1，mnist数据集 1.1 直接使用2个稠密层 #使用keras的完整mnist训练代码 from keras import models from keras import layers from keras.datasets import mnist from keras.utils import to_categorical (train_images,train_labels),(...
30分钟 Keras 创建一个图像分类器
Warmer_Sweeter
05-07 475
深度学习是使用人工神经网络进行机器学习的一个子集，目前已经被证明在图像分类方面非常强大。尽管这些算法的内部工作在数学上是严格的，但 Python 库(比如 keras)使这些问题对我们所有...
【Keras速成】Keras图像分类从模型自定义到测试
hacker_long的专栏
10-09 3876
文章首发于微信公众号《与有三学AI》 【Keras速成】Keras图像分类从模型自定义到测试 这是给大家准备的Keras速成例子 这一次我们讲讲keras这个简单、流行的深度学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。 相关的代码、数据都在我们 Git 上，希望大家 Follow 一下这个 Git 项目，后面会持续更新不同框架下的任务。 https://github.com/l...
使用TensorFlow+keras快速构建图像分类模型
06-17
课程分为两条主线： 1 从Tensorflow的基础知识开始，全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战，掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式，参数优化方法，自定义参数和模型的手段，以及对训练结果评估与分析的技巧。 2 从机器学习基础算法开始，然后进入到图像分类领域，使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集，从简单神经网络到深度神经网络，再到卷积神经网络，最终完成复杂模型：残差网络的搭建。完成这条主线，学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。
1、使用Keras构建图像分类器
还没想好的博客
04-18 971
文章目录使用Keras构建图像分类器1、导入具体工具包2、加载数据3、数据处理与查看4、构建模型5、模型信息查看：6、编译模型7、训练和评估模型 使用Keras构建图像分类器 数据集：Fashion MNISIT 模型：MLP 框架：Keras 1、导入具体工具包 1.1 由于Keras是TensorFlow的高级API，因此有两种使用Keras的方法： 下载TensorFlow， 从TensorFlow中导入Keras， from tensorflow import keras 直接下载Ker
《Keras 3 使用 ConvMixer 进行图像分类》：此文为AI自动翻译
zheng_ruiguo的专栏
01-17 1061
维生素 当使用适当的正则化进行训练时，会产生出色的下游性能，数据 增强和相对较大的数据集。即使我们没有训练网络进行收敛，我们也可以注意到不同的 补丁显示不同的模式。尽管如此，能够在 10 分钟内达到 ~83% 的准确率 具有 80 万个参数的 epochs 是一个强大的结果。纸张中（注意： 在 撰写时，它是向 ICLR 2022 会议提交的），作者扩展了 使用补丁训练全卷积网络并演示的想法 竞争结果。我们看到内核中不同的过滤器具有不同的局部跨度，而这个 模式 可能会随着更多的训练而发展。
《Keras 3 ：使用 Global Context Vision Transformer 进行图像分类》：此文为AI自动翻译
zheng_ruiguo的专栏
02-11 1156
​在本笔记本中，我们将利用多后端 Keras 3.0 来实现GCViT：Global Context Vision Transformer论文 由 A Hatamizadeh 等人在 ICML 2023 上发表。的 Git 中，我们将在 用于图像分类任务的 Flower 数据集，利用官方预训练的 ImageNet 权重。这款笔记本的一大亮点是它与多个后端的兼容性： TensorFlow、PyTorch 和 JAX，展示了多后端 Keras 的真正潜力。
遥感图像处理_语义分割_土地利用_分类应用_1741784426.zip
最新发布
03-12
土地利用分类是指将遥感图像中的地表特征归纳为若干种土地覆盖类型，如居住区、农业用地、工业用地、自然保护区等。分类的目的是为了更好地理解和管理地球表面的变化，它在自然资源管理、城市规划、灾害监测和环境...
keras-vis：用于keras的神经网络可视化工具包
02-03
该工具包通过干净，易于使用和可扩展的界面将上述所有问题归纳为能量最小化问题。 与theano和tensorflow后端兼容，具有“ channels_first”，“ channels_last”数据格式。 快速链接 阅读位于的文档。 日语版为 。 ...
Python-用于图像分类检测的Keras模型集
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使用Keras框架进行图像分类，数据集Caltech101和cifar10。
用深度学习keras的cnn做图像识别分类，准确率达97%
大数据挖掘DT数据分析
12-17 2万+
向AI转型的程序员都关注了这个号???大数据挖掘DT数据分析  公众号： datadwKeras是一个简约，高度模块化的神经网络库。可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性）同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。无缝地运行在CPU和GPU上。keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/kerasolive
python +keras实现图像分类（入门级例子讲解）
总裁余（余登武）博客
07-19 1万+
一.项目描述 数据集来源于kaggle猫狗大战数据集。训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张。希望计算机可以从这些训练集图片中学习到猫狗的特征，从而使得计算机可以正确的对未曾见过的猫狗图片进行分类。这就是图像分类问题，计算机视觉研究领域之一，计算机通过学习图像本身的特征将不同类别的图像区分开来。 二.评价指标 二分类评价指标 binary_crossentropy：交叉熵 只有yi和ŷ i是相等时，loss才为0，否则loss就是为一个正数。而且，概率相差越大，loss就越大。这个度量概
基于Keras的多标签图像分类
AI 算法笔记
07-22 9226
原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras/ 作者：Adrian Rosebrock 今天介绍的是基于 Keras 实现多标签图像分类，主要分为四个部分： 介绍采用的多标签数据集 简单介绍使用的网络模型 SmallerVGGNet，一个简化版的 VGGNet 实现 Smal...
【Keras】从两个实际任务掌握图像分类
weixin_33881140的博客
12-17 1751
我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10，因为数据都是别人准备好的，有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了，所以跑起来都很简单，但是跑完了，好像自己还没掌握图片分类的完整流程，因为他们没有经历数据处理的阶段，所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程。今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目，从数据分析和处理说起，以Keras为工具，彻底掌握图像分类任务。...
一个小例子带你轻松Keras图像分类入门
云栖社区
01-24 3008
云栖君导读： 本文通过一个具体的小例子带你入门Keras图像分类，希望各位能够通过这篇文章能够学习到一些图像分类的基本操作。这篇文章主要介绍一些在Keras中需要的常见操作。这些常见操作包括：如何保存模型并在稍后使用它们进行预测，显示数据集中的图像以及从系统中加载图像并预测其类别。训练模型是一个循序渐进的过程，十分缓慢。但是，在这里，我们需要训练我们的模型一次，然后保存，这样我们就可以随时加载，并
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