qq_29566629的博客

前言刚开始学习OpenCV，先学习了图像和视频的基本操作，这里分享一下。图像显示图像，并把图像转换为灰度图：import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('E:\\jupyter_project\\openCV-python\\image\\reba.jpeg',0...

介绍使用load_data()在下载cifar10数据集时，每次运行都会重新下载，很是烦人，解决方法如下，以linux为例：在 Linux中，keras下载的模型和数据集都是存在一个文件夹中，～/.keras,也就是根目录下的.keras中，如下图：Linux中以.开始的文件都是隐藏文件，查看方法见我另一篇另一篇博客，这个目录下结构如下：下载的cifar-10数据集如下：原来下载的...

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1.零均值化(数据归一化的一种形式)：将输入的图像减去数据集中的红色、绿色和蓝色三个颜色通道的平均值。2.patch Preprocessing：在训练过程中，随机从原始图像中提取MxN大小特征图像。3.过采样：在测试时，对输入图像的五个区域(四个角+中心区域)进行裁剪并且对剪裁之后的特征图像进行水平翻转，总共会得到10张特征图像。...

FP,FN,TP,TNTP：预测为正向（P），实际上预测正确（T），即判断为正向的正确率TN：预测为负向（N），实际上预测正确（T），即判断为负向的正确率FP：预测为正向（P），实际上预测错误（F），误报率，即把负向判断成了正向FN：预测为负向（N），实际上预测错误（F），漏报率，即把正向判断称了负向准确率Accuracy=（TP+TN） / （TP+FP+TN+FN）， 即预测正确的...

前言一直在学习计算机视觉方面的基础知识，前几天接触到了第一个实际的使用CNN来进行图像分类的Kaggle上的猫狗分类的问题，虽然最后效果不太理想，但是个人觉得对于图像分类问题，这个项目的解决过程和方法具有很强的借鉴意义，这里进行一次详细的总结。项目条件ubuntu 18.04 LTStensorflow-gpupycharmGTX 1050Kaggle 竞赛网址：https://w...

tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等，返回一个bool类型的张量，tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你预测的结果，大小就是预测样本的数量乘以输出的维度，类型是tf.float32等。target就是实际样本类别的标签，大小就是样本数量的个数。K表示每个样本的预测结果的前K个最大的数里面是否含有...

max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)参数有四个，和卷积很类似：第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是featu...

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，形式如下：tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)与方法有关的一共五个参数：第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, ...

TensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。在Session中的所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，会话终止的时候， 队列必须能被正确地关闭。TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理：tf.Coordinator和 tf.QueueRunner，这两个类往往一起使用。Coor...

前言在辛辛苦苦跑了几个小时甚至几天之后，你训练出了几十万个或者更多的参数，那么你肯定不想只使用这些参数仅仅一次，那么就涉及到这些参数的保存以及提取，幸运的是，tensorflow已经帮我们集成好了相关函数，就是接下来要介绍的tf.train.Saver() 类。tf.train.Saver()一 . 用于保存权重和偏重（参数）在使用之前要先实例化一个类，例如以下代码：saver =...

降纬函数tensorflow 里有一类函数是以reduce开头的，reduce 有减少的意思，这里就是减少纬度的意思。reduce_prod()先上一波官网解释：reduce_prod( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None)参数：...

前言折腾了小半个星期，终于把ubuntu环境下的gpu版的tensorflow给弄好了，在一段卷积神经网络的程序中进行了测试，速度提升了四倍左右，可能因程序而异，也可能就是因为我这显卡太次，提升的不多，但总算是有了质的改变，下面测试以下。查看cpu以及gpu实时使用情况输入以后，回车，得到下图，watch -n 1 代表每一秒刷新一次使用情况。新打开一个终端，输入htop，如果没有安装的话...

介绍提前声明一点，过采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的，而上采样和下采样是对与单张图片来说的。1.过采样和前采样：欠采样：当数据不平衡的时，比如样本标签1有10000个数据，样本标签0有6000个数据...