如何使用TensorFlow在自己的图像数据上训练深度学习模型

最新推荐文章于 2022-09-03 10:50:12 发布
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在Colaboratory中使用ImageAI训练自己的数据集
zouxin_88的专栏
03-27 806
1.按《在Google Colaboratory测试imageAI》中介绍的方法，新建笔记本。 2.点击菜单【代码执行程序】【更改运行时类型】修改运行时类型为GPU（否则会报错：ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory） 3.下载pretrained-y...
tensorflow迁移学习-使用现有模型进行新项目训练
zmlovelx(帅得不敢出门 程序员群31843264)
07-05 5289
怎么在新的项目上使用已训练过的模型,以识别花种类为例现代的识别模型动辙有百万的参数，从头开始训练需要许多标记过的训练数据及训练时间，迁移学习可以很方便的复用已经训练过的模型应用到新的场景上，以一个在ImageNet上训练过的图片分类模型为例，虽然不如重新训练一个模型精度好，但是对于几千而不是上百万的已打标签的训练数据而言，它工作的很高效,能直接在一台没有GPU的手提电脑上30分钟跑完。一首先下载h...
tensorflow制作自己的图像数据集并训练
11-15
利用tensorflow制作自己的图像数据集并训练。现有代码，含详细的注释。能直接使用。并包含了4中原始图像：车，狗，脸，花，
Python基于ImageAI实现完整的流程：数据集构建、模型训练、识别预测
Python中文社区
08-13 2697
♚作者：沂水寒城，优快云博客专家，个人研究方向：机器学习、深度学习、NLP、CVBlog:http://yishuihancheng.blog.youkuaiyun.com之前我...
C#使用TensorFlow.NET训练自己的数据集的方法
12-20
在实际应用中，只需替换模型训练所需的文件夹，用自己收集的图像数据集进行训练。 为了运行这个示例，确保你的开发环境满足以下条件： 1. .NET Framework 4.7.2 或更高版本，或 .NET Core 2.2 及以上 2. CPU 配置为...
精选资源
使用TensorFlow深度学习构建DNN模型并训练哈士奇与阿拉斯加图像分类. 完整代码 毕业设计 可直接运行
03-18
通过这个项目，你将能掌握TensorFlow的核心概念，理解深度学习模型的工作原理，以及如何应用它们解决实际的图像分类问题。同时，这个项目也是进一步探索更复杂模型，如卷积神经网络（CNN）和迁移学习的良好起点。
使用 Tensorflow 实现深度学习与迁移学习模型
最新发布
08-12
对于深度学习模型来说，CNN特别适用于图像数据，而RNN则适合处理序列数据。训练过程则包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。最后，通过评估模型在测试集上的性能来检验模型的有效性。 迁移学习则是一...
使用TensorFlow构建自定义图像数据集并训练模型
在深度学习和计算机视觉领域，构建一个高质量的图像数据集并使用TensorFlow进行模型训练是实现图像分类任务的关键步骤。本文将围绕“tensorflow制作自己的图像数据集并训练”这一主题，深入解析如何从零开始创建...
手把手教你使用TensorFlow训练出自己的模型
lilihexiaoxiangege的博客
09-03 1万+
搭建TensorFlow开发环境一直是初学者头疼的问题，为了帮忙初学者快速使用TensorFlow框架训练出自己的模型，作者开发了一款基于TensorFlow 2.3.0的图形化工具AiSuperTool，可以一键加载数据集训练出模型，支持导出h5、tflite格式的模型文件。
完整实现利用tensorflow训练自己的图片数据集
故沉的博客
07-22 10万+
经过差不多一个礼拜的时间的学习，终于把完整的一个利用自己爬取的图片做训练数据集的卷积神经网络的实现（基于tensorflow） 目录 总体思路 第三部分：预处理 第四部分：网络模型 第五部分：训练 2019.4.22更新 第六部分：测试 特别说明 2019.1补充说明，针对评论区的几个问题做了一些改进和更新 1、训练集和测试集的划分问题 关于训练集和测试集的...
【tensorflow 深度学习】8.训练图片分类模型
qq_40314507的博客
05-11 5685
1.训练图片分类模型的三种方法    （1）.从无到有，先确定好算法框架，准备好需要训练的数据集，从头开始训练，参数一开始也是初始化的随机值，一个批次一个批次地进行训练。    （2）.准备好已经训练好的模型，权值参数也都已经确定，只训练最后一层，因为前面的参数都是经过大量图片的训练来的，所以参数都比较好，比如卷积层主要的作用的对图像特征的提取，我们要做自己的分类模型的话也得对图像进行特征提取，做...
深度学习tensorflow实战笔记（3）VGG-16训练自己的数据并测试和保存模型
gybheroin的博客
04-03 1万+
    前面的博客介绍了如何把图像数据转换成tfrecords格式并读取，本篇博客介绍如何用自己的tfrecords格式的数据训练CNN模型，采用的模型是VGG-16。现有的教程都是在mnist或者cifar-10数据集上做的训练，如何用自己的数据集进行训练相关的资料比较少，即使有相关的也是不完整，所以做一个完成流程的学习笔记，以供以后查阅使用。首先要做的是把自己的数据转换成tfrecords文件...
（更新视频教程）Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型
热门推荐
dy_guox的博客
01-20 10万+
2019.06.19 Tensorflow 学习交流6群 点击链接加入群聊【Tensorflow 学习交流6群】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5bBaezq ---------------------------------------------------------------------------------------------...
TensorFlow Object Detection API 使用多个GPU
jidebingfeng的专栏
08-10 2368
1.修改配置（faster_rcnn_resnet101.config）： batch_size: 2 2.添加运行参数： --num_clones=2 --ps_tasks=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python object_detection/train.py \ --logtostderr \ --pipeline_config_...
基于tensorflow + Vgg16进行图像分类识别的实验
大数据挖掘SparkExpert的博客
04-17 4万+
图像分类识别目前已经得到了很大的飞跃，特别是15年微软提出的resnet已经超越人类，能够对图像中的物体进行更好的识别。 为了初步了解一下图像分类识别的过程，学习了一下大牛的主页，发现还是很有意思的。而且从imagenet的角度来说，这个经度还是可以接受的。 本实验主要参照了这个网页https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg1
利用tensorflow训练自己的图片数据（3）——建立网络模型
江湖人称星爷
11-23 1万+
一. 说明 在上一博客——利用tensorflow训练自己的图片数据（2）中，我们已经获得了神经网络的训练输入数据：image_batch，label_batch。接下就是建立神经网络模型，笔者的网络模型结构如下： 输入数据：（batch_size，IMG_W，IMG_H，col_channel）= （20,  64,  64,  3） 卷积层1： （conv_kernel，num_ch
使用TensorFlow进行训练识别视频图像中物体
欢迎关注公众号：【码农突围】，回复9999，可以获取一份LeetCode刷题笔记
09-12 1万+
本教程针对Windows10实现谷歌公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统，其他平台也可借鉴。本教程将网络上相关资料筛选整合...
深度学习（八）——自动生成图片数据集
qq_37100442的博客
11-13 1万+
    最近做了一个汉字验证码识别的项目，该项目最大的难点就是数据集的准备。在自己没有数据集的情况下选择了自动生成，不过自己生成的数据集训练出来的模型，只在用自己方法生成的数据上表现比较好，但是在真实数据集上表现比较差，也算是自己为自己踩了一格坑。不过自己生成数据集的经历，还是学到了很多知识。并且该方法产生的数据集，可以产生无限的大量数据，可以供后面一些模型的测试，提供了很好的资源，今天我也把产生...
Tensorflow训练自己的Object Detection模型并进行目标检测
asukasmallriver的博客
12-08 2万+
准备工作 项目目录概览 准备数据集和相关文件 制作TFRecord 修改配置文件 修改trainpy文件 训练 生成pb文件 摄像头目标检测0.准备工作安装TensorFlow： 基于win10，GPU的Tensorflow Object Detection API部署及USB摄像头目标检测 下载TensorFlow/models: https://github.com/tensorflow/mo
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