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Spring boot 入门学习12. SpringBootAdmin使用

一、简介来自Codecentric的Spring Boot Admin 是一个管理和监控SpringBoot应用的工具。Spring Boot应用程序可以使用Spring Boot Admin Client通过进行主动HTTP注册,或在服务端使用Spring Cloud(如Eureka,Consul)工具进行服务发现。SpringBoot Admin前端使用AngularJS应用程序,可以监控...

2020-01-14 12:12:38

Spring boot 入门学习11. SpringBootCLI使用入门

一、简介Spring Boot CLI是一个可以快速开发Spring应用的命令行工具,运行Groovy脚本。使用CLI可以用极短的代码创建一个能启动的应用程序。二、使用1. 安装CLI2.1.1 linux下可以通过SDKMAN(SDK Manager)安装.SDKMAN是一个JVM上各种语言SDK和工具包的安装管理工具,它的前身是GVM。sdk install springboot...

2020-01-08 10:14:07

TensorFlow2学习25、TF2.0使用YoloV3

一、说明本文学习资源来自Github开源项目:https://github.com/breadbread1984/YOLOv3-tf2.0由于条件限制,本文部分内容我没有实际运行测试。本文摘选注释部分功能代码,完整项目代码可到开源地址获取。二、代码实现1. 训练COCO数据集下载COCO数据集download_dataset.py#!/usr/bin/python3impor...

2019-12-19 08:23:52

TensorFlow2学习24、YoloV3目标检测使用探索

一、简介YoloYolo是一个实时目标检测,全称 You only look once。在Pascal Titan X处理图片可达30FPS,在COCO目标检测测试指标 平均准确度mAP达到 57.9%。演示视频:与其它目标检测算法的比较:在COCO数据集上的表现:实现原理从R-CNN到FasterR-CNN利用分类器或定位器来执行检测,将模型用于多个位置和比例,高分值的区域作为...

2019-12-18 07:44:47

TensorFlow2学习22、手工标注数据并生成TFRecords Format格式

一、说明本文实验环境:TF2.0ubuntu16.04python3.6LabelImgpandas二、准备图片为了简单起见,我下载的Kaggle猫狗大战图片。将图片分成2个文件夹存放,分别为images/test,images/train我这里只放了少量图片,实际使用中需要准备大量的图片。三、软件设置1. 下载labelImage软件https://github...

2019-12-16 10:18:08

TensorFlow2学习21、使用目标检测API测试自己的图片

一、说明本文实验环境:TF2.0google conlabPython3 GPU二、环境配置安装依赖包!pip install -U --pre tensorflow=="2.*"!pip install pycocotools下载tensorflow的模型import osimport pathlibif "models" in pathlib.Path.cw...

2019-12-16 10:16:08

TensorFlow2学习二十、预训练模型FasterRCNN+InceptionResNetV2目标检测

一、概念目标检测是在真实场景中寻找类似车辆、人类等物体的过程,一般可以在给定的图像中寻找多个目标。它可以用在图像检索、安防、自动驾驶(ADAS)等系统。目标可以有以下几种方式:基于特征的目标检测Viola Jones目标检测基于HOG特征的SVM分类深度学习一些目标检测应用场景DeepFace :Facebook用来人脸识别Google facial recogni...

2019-12-10 13:25:29

TensorFlow2学习十九、改进的U-Net使用Oxford-IIIT Pet 数据集训练图像分割

本文学习资源来自tensorflow官网一、概念图像分割是要确定物体在图像中的位置、这个物体的形状、以及哪个像素属于哪个物体等。这种情况下需要分割图像,也就是给图像的每个像素分配一个标签。图像分割的任务是训练一个神经网络来输出该图像每个像素的掩码。本文使用TF2.0实现基于深度学习的图像分割,使用Oxford-IIIT Pet数据集。该数据集由图像、图像所对应的标签、对及对像素一标记的掩码...

2019-12-09 09:36:30

TensorFlow2学习十八、安卓进行图像分类示例

一、说明本示例来源于tensorflow官网。项目连续使用安卓兵团摄像头对所看到的物体进行分类。项目使用TF Lite Java API来执行推理。该演示应用程序实时地对图像帧分类,显示最可能的分类结果。它允许用户选择浮点或量化模型,选择线程数,并决定运行在CPU、GPU上,或是通过NNAPI运行。二、代码来源https://github.com/tensorflow/example...

2019-12-06 14:24:53

TensorFlow2学习十七、实现ResNet(二)封装ResNet

一、 ResRet18网络结构下面测试代码使用ResNet18训练CIFAR10。测试环境 google colabTF2.0二、模型类1. 指定TF2.0try: # %tensorflow_version only exists in Colab. %tensorflow_version 2.xexcept Exception: pass2. 模型类cla...

2019-12-06 13:16:54

TensorFlow2学习十六、实现ResNet(一)创建简单的ResNet模型

一、Resnet简介深度残差网络(Residual Network, 简写为 ResNet)由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出,通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络,并在ILSVRC2015比赛中取得冠军,在top5上的错误率为3.57%,同时参数量比VGGNet低,效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练,模型的准确率也有比较大的提升。...

2019-12-06 13:15:49

TensorFlow2学习十五、使用VGG16模型训练自己的数据集

一、说明VGG16在2014年ImageNet比赛中获胜。ImageNet数据集中有1000个图像属于1000个不同的类别。VGG模型的权重是免费的,可以在您自己的模型和应用程序中加载和使用。这使得其他研究人员和开发人员可以在自己的工作和程序中使用最先进的图像分类模型。二、实现过程1. 这里使用谷歌的花卉数据集。from __future__ import absolute_impor...

2019-11-29 07:52:39

TensorFlow2学习十四、VGG13训练Cifar100

一、简介VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名,第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且,从图像中提取CNN特征,VGG模型是首选算法。它的缺点在于,参数量有140M之多,需要更大的存储空间。但是这个模型很有研究价值。模型的名称——“VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group,该小组隶属于1...

2019-11-29 07:51:27

TensorFlow2学习十三、实现AlexNet

一、简介以下内容整理来自百度百科AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后,更多的更深的神经网络被提出,比如优秀的vgg,GoogLeNet。 这对于传统的机器学习分类算法而言,已经相当的出色。网络模型:AlexNet中包含了几个比较新的技术点,也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LR...

2019-11-29 07:48:57

TensorFlow2学习十二、使用预训练CNN进行迁移学习识别猫和狗

一、说明本文学习资源来自tensorflow官网,测试环境使用tensor conlab。1. 本文内容学习怎么使用预训练cnn进行猫、狗分类。预训练模型是一个使用大量数据训练好并保存好的网络模型,典型的是大量图像数据的分类工作。我们可以使用本文中的预训练模型,也可以针对一个任务使用迁移学习客制化模型。当一个模型是基于足够大的、足够有代表性的数据集训练出来的,那么它可以有效的工作在机器视...

2019-11-29 07:47:41

TensorFlow2学习十一、TF-Hub实现迁移学习

一、概念1. TF-Hub介绍Tensorflow-hub 是 google 提供的可以共享学习的打包函式库,帮开发者把TensorFlow的训练模型发布成模组,方便再次使用或是与社交共享。2. 迁移学习迁移学习是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一...

2019-11-27 20:47:01

TensorFlow2学习十、实现Le-Net5

一、简介Le-Net5在之前文章可以看到TensorFlow1实现的Le-Net5代码。https://blog.csdn.net/xundh/article/details/82924423二、TensorFlow2实现1. 层说明输入层卷积层 Convolution #1. Input = 32x32x1. Output = 28x28x6 conv2d下采样层 SubSamp...

2019-11-27 08:13:11

TensorFlow2学习九、实现基础CNN

一、简介本文实现基础Convolutional Neural Network (CNN),数据集使用 CIFAR images。卷积神经网络是一种多层神经网络,擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题,它通过一系列方法,将数据量庞大的图像识别问题不断降维,最终使其能够被训练。CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上(MINST)。LeCun提出的网络称为LeNet,其网络...

2019-11-27 08:09:12

TensorFlow2学习八、多层感知机实现

一、概念1. 多层感知机:MLP(Multilayer Perceptron)人工神经网络领域通常被称为神经网络或多层感知机,可能是最有用的神经网络类型。感知机是单个神经元模型,用以组成复杂神经网络。它于1958年由Frank Rosenblatt第一次引入。单层感知器可以用来区分线性可分的数据,并且一定可以在有限的迭代次数中收敛。2. 单层感知器示例3. 多层感知机除了输入与输出层...

2019-11-27 08:06:27

TensorFlow2学习七、使用MNIST手写体识别数据集识别自己手写图片

一、说明本示例使用mnist数据集。mnist来自美国国家标准与技术研究所,训练集来自 250 个不同人手写的数字构成。不过这些数据集与中国书写习惯略有差别,所以直接训练好的模型识别中国手写数字准确度并不高。二、步骤1. 加载mnist数据集:mnist = tf.keras.datasets.mnist(train_images, train_labels), (test_image...

2019-11-26 20:07:03

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