
深度学习项目实战
黑夜中坚持
这个作者很懒,什么都没留下…
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7. 使用cifar10数据集利用keras进行训练
# cifar10数据集共有60000张32*32的彩色图像,分为10个类,每类6000张图.50000张用于训练,10000张用于测试# TODO: Build a modelfrom keras.models import Sequentialfrom keras.utils.vis_utils import plot_modelfrom keras.layers.core impor...原创 2020-03-19 00:54:31 · 331 阅读 · 0 评论 -
6. 无人驾驶汽车对两侧道路线视频识别
注:数据以及tools.py在无人驾驶汽车对两侧道路线图片识别文件中P1_video.py# 视频剪辑所需要包from moviepy.editor import VideoFileClipfrom IPython.display import HTMLfrom tools import *from P1_image import lane_detector# 输出图像是一个...原创 2020-03-19 00:34:06 · 435 阅读 · 0 评论 -
5. 无人驾驶汽车两侧道路线图片识别
环境:python3.6数据集:一:tools.pyimport mathimport cv2import numpy as np# 返回图片的灰度单一通道图片def grayscale(img): """Applies the Grayscale transform This will return an image with only one color channel ...原创 2020-03-19 00:01:35 · 998 阅读 · 0 评论 -
4. mnist数据集实现数字识别
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.layers import flattenfrom sklearn.utils import shufflemnist = input_data...原创 2020-03-18 23:49:47 · 224 阅读 · 0 评论 -
3. 卷积神经网络使用keras进行交通信号识别
import picklefrom sklearn.utils import shufflefrom sklearn.preprocessing import LabelBinarizerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, Activation, F...原创 2020-03-18 23:48:34 · 426 阅读 · 0 评论 -
2. 前馈神经网络使用keras进行交通标志识别
import picklefrom sklearn.preprocessing import LabelBinarizerfrom sklearn.utils import shufflefrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Flatten, Activationwith open('trai...原创 2020-03-18 23:47:10 · 306 阅读 · 0 评论 -
1. 卷积神经网络使用tf实现交通信号识别,并画出accuracy、loss图像
import picklefrom collections import Counterfrom sklearn.utils import shufflefrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.layers import flatt...原创 2020-03-18 23:35:39 · 538 阅读 · 0 评论