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原创博客内项目资料下载

1. label_image：使用Label_image进行图像分类；百度网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1dGONoXj 密码：jf6z2. inception_dec_2015：用Inception-V3模型进行图像分类；百度网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1eTC9X7O 密码：cxhg3. tensorflow-mas...

2018-02-08 15:23:59 1541

想入门TensorFlow，必须对Python、机器/深度学习、TensorFlow都有足够的了解，现整理出较好的资料，按照顺序逐个掌握即可。Python资料1. Python3 入门教程：http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html 机器学习1. 斯坦福大学公开课： http://open.163.com/special/opencou...

2018-02-08 09:35:50 501

原创图像标注工具-LabelImg

我们知道，图片标注主要是用来创建自己的数据集，方便进行深度学习训练。推荐一款比较好用的图片标注工具LabelImg，重点介绍其安装和使用过程。这款工具是全图形界面，用Python和QT写的，最牛的是其标注信息可以直接转化为XML文件，与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的。Windows环境下安装安装Anaconda4.2.

2018-01-26 13:53:26 9699 2

原创交通标志识别

下载数据集1. 下载比利时的交通标志数据集，网址：http://btsd.ethz.ch/shareddata/2. 下载数据集BelgiumTSC_Training和测试集BelgiumTSC_Testing。在那个网页上有很多数据集，你只需要下载在BelgiumTS for Classification (cropped images)目录下的两个文件就

2018-01-26 13:41:02 8144 2

原创车牌识别

数据集获取1. 车牌数据集下载地址：https://pan.baidu.com/s/1mhJPo3u2. 对下载的数据集进行解压，结构如下，包括测试样本和训练样本：3. 测试集内图片如下：4. 训练集主要有训练集、验证集组成，结构如下：5. 训练集包括：数字0-9、字母A-Z、还

2018-01-26 13:38:27 2149 5

原创 MNIST数据集可视化

MNIST数据集简介数据集共有4个文件，如下：文件内容train-images-idx3-ubyte.gz训练集图片（包含55000张训练图，5000张测试图）train-labels-idx1-ubyte.gz训练集图片对应的数字标签t10k-imag

2018-01-26 13:37:27 4962 1

原创 Dlib进行人脸检测

环境设置网上有很多Windows下安装dlib的步骤，都需要安装VS2015、Cmake、boost等等，有点复杂；现提供一个比较简单的方法，使用编译好的python-dlib库即可。准备工作1. 确保已安装Anaconda；2. 确保已安装TensorFlow；3. 确保已安装Python

2018-01-25 16:11:23 14697 1

原创人脸检测（opencv）

本程序是通过opencv的demo改写的，利用haar_like分类器进行分类，有2部判断，先判断是否是人脸，是人脸的话，判断人脸有没眼睛，如果有这个就是人脸。下载Opencv包1. 进入opencv官网，下载opencv包并解压；2. 复制下面2个文件到xml文件夹内，如下：代码

2018-01-25 15:52:21 594

原创人脸识别（Facenet）

人脸识别是目前应用非常广泛的一种生物识别技术，与其他生物识别技术（指纹识别，掌形识别，眼虹膜识别和声音识别）相比，人脸识别具有以下优势：其他每种生物识别方法都需要一些人的配合动作，而人脸识别不需要被动配合，可以自动用在隐蔽的场合，如公安部门监控行动；当记录一个企图登录的人的生物记录时，只有人脸能更直观，更方便的核查该人的身份；由于与传统的生物识别

2018-01-25 15:20:23 35631 18

原创 Object_Detector_API使用（静态图像识别）

环境搭建1. 从GitHub上下载models，网址：https://github.com/tensorflow/models2. Protobuf下载，我下载的版本为（3.5.0版本后面运行有问题），网址：https://github.com/google/protobuf/releases3. 解压下载的压缩包，并

2018-01-25 14:46:31 1844

原创 Object-Detector API使用（视频物体识别）

环境搭建：Pycharm+opencv3+Python3下载并安装Anaconda在Windows下安装配置好TensorFlow，方法如下：http://blog.youkuaiyun.com/robintomps/article/details/77993750下载并安装Pycharm安装Pycharm，链

2018-01-25 14:06:45 3083 2

原创猫狗大战

准备工作1-注册Google账号去Kaggle网址下载数据集时，需要有Google、Facebook、Yahoo账号，故先注册Google账号，但由于国内的限制，最后再注册账号时，手机号无法收到验证码，综合查找，找到成功注册Google账号的方法如下。下载Google浏览器如下：下载后安装即可。

2018-01-25 13:45:33 4358 1

原创识别扭曲干扰性验证码

偏向于扭曲，倾斜，干扰验证码，例如下图：因为字符距离较近，没法采用先切割为单个字符然后进行局部识别的方式，所以，使用TensorFlow+cnn进行识别，该方法无需切割验证码。使用深度学习+训练数据+大量计算力，我们可以在几天内训练一个可以破解验证码的模型，不需要分割验证码，而是把验证码做为一个整体进行识别。因为验证码的训练集实在不好找，你

2018-01-25 11:10:09 4609 1

原创用Inception-V3模型进行图像分类

Inception-V3模型简介本例使用预训练好的深度神经网络Inception-v3模型来进行图像分类。Inception-v3模型在一台配有 8 Tesla K40 GPUs，大概价值$30,000的野兽级计算机上训练了几个星期，因此不可能在一台普通的PC上训练。我们将会下载预训练好的Inception模型，然后用它来做图像分类。Inception-v3模型

2018-01-25 09:52:47 27903 6

原创 Label-image进行图像分类

使用TensorFlow自带的实例程序完成分类任务，现将整个实现过程记录如下：左图为输入图，右图为输出结果在label文件内的位置（位置-1=索引）工程文件简介1. 根据在Git上下载的最新tensorflow代码，找到label_image工程，查看Readme文件，下载程序运行所需的文件：

2018-01-25 09:46:55 10210

原创目标检测模型总结

传统目标检测（基于滑动窗口的检测）主要包括三步：利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域；提取候选区域相关的视觉特征。利用分类器进行识别。深度学习相关的目标检测方法分两类：基于候选区域的，如R-CNN，SPP-net，Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN；端到端（End-t

2018-01-25 09:39:29 4705

原创神经网络模型之CNN网络架构

CNN网络架构神经网络架构发展纵览从1998年开始，近18年来深度神经网络的架构发展情况如下：上图，横坐标是操作的复杂度，纵坐标是精度。模型设计一开始的时候模型权重越多模型越大，其精度越高，后来出现了ResNet、GoogleNet、Inception等网络架构之后，在取得相同或者更

2018-01-24 15:04:42 1094

原创神经网络模型之CNN

CNN（卷积神经网络）神经网络（NN）神经网络包括输入层、输出层、隐藏层，结构如下：卷积神经网络（CNN）其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。卷积神经网络层

2018-01-24 14:41:37 2246

原创计算机视觉标准数据集整理—人脸识别/检测数据集

LFW人脸识别数据集无约束自然场景人脸识别数据集，该数据集由13000多张全世界知名人士互联网自然场景不同朝向、表情和光照环境人脸图片组成，共有5000多人，其中有1680人有2张或2张以上人脸图片。每张人脸图片都有其唯一的姓名ID和序号加以区分。LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨

2018-01-24 14:12:48 6578

原创计算机视觉标准数据集整理—COCO数据集

COCO数据集COCO数据集由微软赞助，其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息，还有对图像的语义文本描述，COCO数据集的开源使得近两三年来图像分割语义理解取得了巨大的进展，也几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集。Google的开源show and tell生成模型就是在此数据集上测试的。这个数据集以scene understanding为目标

2018-01-24 11:44:07 7946

原创计算机视觉标准数据集整理—ImageNet数据集

ImageNet数据集IMAGENET Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)从2010年开始,每年举办的ILSVRC图像分类和目标检测大赛。Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imag

2018-01-24 11:35:23 50192 2

原创计算机视觉标准数据集整理—Caltech数据集

Caltech数据集Caltech数据集主要包括2类，一类是Caltech-101；另一类是Caltech-256。Caltech-101数据集（用作101类图像分类）这个数据集包含了101类的图像，每类大约有40~800张图像，大部分是50张/类；在2003年由lifeifei收集，每张图像的

2018-01-24 11:00:27 17961

原创计算机视觉标准数据集整理—CIFAR-100数据集

CIFAR-100数据集（用作100类的图像分类）这个数据集和CIFAR-10相比，它具有100个类，大约600张/类，每类500张训练，500张测试；这100类又可以grouped成20个大类。此数据集也有三个版本的数据可供下载: Python版本(161MB)，MATLAB版本(175MB)，二值版本(161MB)。数

2018-01-24 10:54:02 5946

原创计算机视觉标准数据集整理—CIFAR-10数据集

CIFAR-10数据集（用作10类图像的分类）此数据集包含了60,000张32x32的RGB图像,总共有10类图像；有50,000个训练图像,10,000个测试图像；数据集分为5个训练块和1个测试块，每个块有10000个图像；测试块包含从每类随机选择的1000个图像；训练块以随机的顺序包含这些图像，但一

2018-01-24 10:48:34 2013

原创计算机视觉标准数据集整理—MNIST数据集

MNIST手写体数字集此数据集包含了60000张28x28的二值（手写数字）训练图像；10000张28x28的二值（手写数字）测试图像；主要用作分类任务,可以分成0-9这10个类别。数字集下载MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分:

2018-01-24 10:38:04 2433

原创计算机视觉标准数据集整理—PASCAL VOC数据集

数据集下载PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。此数据集可以用于图像分类、目标检测、图像分割。数据集下载镜像地址如下（包括VOC2007和VOC2012）：https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-m

2018-01-24 10:08:38 34559 6

原创 Windows下搭建TensorFlow环境2（GPU版本）

下载安装CUDNN注意：CUDNN版本必须与CUDA版本保持一致，否则后续安装会出问题；1. CUDNN是一个被程序调用的算法库，因为在安装CUDA的时候已经做了相关的配置；2. 首先，下载这个安装包需要注册并且填一堆问卷，地址如下：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

2018-01-23 16:53:01 544

原创 Windows下搭建TensorFlow环境1（GPU版本）

准备文件文件清单1. VS2015Community，请使用Community版本（社区版），因为它是免费的，；2. CUDA安装文件：；3. DXSDK安装文件：，微软的DirectX SDK工具包，不安装它的话，后面编译CUDA_Samples是没法成功的。4. CUDNN安装文件：；5. Anacon

2018-01-23 16:33:47 397

原创 Windows下搭建TensorFlow环境5（CPU版本）

'Runtimelibrary' value‘MD_DynamicRelease’doesn’t match value‘MT_StaticRelease’出错信息如下：分析原因：工程属性内Runtime的MD与MT不匹配；解决方法：在工程目录内，找到protobuf.sln工程，并打开；按照前面的方法，现将工程配置为Re

2017-06-01 09:56:52 2101 3

原创 Windows下搭建TensorFlow环境4（CPU版本）

编译出错问题解决Library machine type 'X86' conflicbrary machine type ‘X86’conflicts withtarget machine type ‘x64’

2017-06-01 09:30:08 1241

原创 Windows下搭建TensorFlow环境3（CPU版本）

本人主要对TensorFlow源码进行编译，并解决编译中出现的各种问题。TensorFlow源码编译所需软件1.VS2015；下载安装，使用的版本为：2.Anaconda3；前面已下载安装，使用的版本为：3.swigwin；下载安装，使用的版本为：需要将其设置到环境变量内，如下：4.Git；下载安装，使用的版本为：5.CMake；

2017-05-31 17:48:23 3998

原创 Windows下搭建TensorFlow环境2（CPU版本）

Anaconda的使用安装完成之后，打开开始菜单，会发现Anaconda安装了很多东西，如下：包管理器Anaconda会为我们安装两个新条目：Anaconda Navigator和Anaconda Prompt，前者是conda命令的图形化客户端，后者是命令提示符。Anaconda Navigator界面如下：Anaconda Prompt界面如下：

2017-05-31 16:55:58 1136

原创 Windows下搭建TensorFlow环境1（CPU版本）

TensorFlow简介TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。

2017-05-31 16:34:22 17783 2

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