学学笔记TF012,卷积互联网简述

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注音讯数据库。每年设立大规模视觉识别挑衅赛(ILSV中华VC)。基于ImageNet数据库营造完毕目的自动检测分类任务系统。二〇一一年,SuperVision提交卷积神经互连网(CNN)。

学学笔记TF012:卷积网络简述,学习笔记tf012简述

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注新闻数据库。每年进行大规模视觉识别挑衅赛(ILSVTiggoC)。基于ImageNet数据库打造完毕目的自动检测分类职务系统。2011年,SuperVision提交卷积神经互连网(CNN)。

CNN可用以任意档次数据张量(各分量与相关分量有序排列在多维网格),当前关键用来总结机视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行网络张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

练习CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包括差距档次狗图像及项目的签。模型目的:给定一幅图像,预测狗品种。大批量非训练集图像成立测试集。数据集:训练集、测试集、验证集。数据汇总大部分组成练习集。测试集了然模型对未磨练多少表现。交叉验证集相比较客观,对图像预处理(比较度调整、栽剪)划分原始数据集,用完全相同输入流程。

卷积神经互联网至少含有二个层(tf.nn.conv2d)。总括输入f与一组可计划卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量全体点,输入张量上滑动卷积核生成过滤波处理张量。图像每种成分选用非凡卷积核,输出刻画全部边缘新图像。输入张量是图像,张量每一种点对应像素红、绿、灰色值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依照练习情势激活。练习,八个不一样层级联,梯度降低法变体调节卷积核(滤波器)权值。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv2d)、非线性变换层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。优良根本音信,忽略噪声。批量加载图像,同时处理多幅图像。数据结构包括卷积运算整批图像全部消息。TensorFlow输入流水线(读取解码文件)针对整批数据多幅图像处理专门格式,图像所需音讯([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels])。

 

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
[#第1幅图像
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
],
[#第2幅图像
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
]
])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

第三组维度图像数据。第二组维度图像中度。第②组维度图像宽度。第⑥组维度颜色通道数量。每一个像素索引映射图像宽高维度。

参考资料:
《面向机器智能的TensorFlow实践》

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CNN可用来任意档次数据张量(各分量与连锁分量有序排列在多维网格),当前根本用于统计机视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行互联网张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

教练CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包含不相同门类狗图像及项目的签。模型目的:给定一幅图像,预测狗品种。多量非练习集图像创设测试集。数据集:磨炼集、测试集、验证集。数据集中大部分结合锻炼集。测试集精晓模型对未练习多少显现。交叉验证集相比较合理,对图像预处理(比较度调整、栽剪)划分原始数据集,用完全相同输入流程。

卷积神经网络至少含有2个层(tf.nn.conv2d)。总结输入f与一组可配备卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量全部点,输入张量上滑动卷积核生成过滤波处理张量。图像每一个成分运用越发卷积核,输出刻画全体边缘新图像。输入张量是图像,张量每种点对应像素红、绿、杏黄值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇根据练习形式激活。训练,五个不一致层级联,梯度下跌法变体调节卷积核(滤波器)权值。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv2d)、非线性变换层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。出色根本音讯,忽略噪声。批量加载图像,同时处理多幅图像。数据结构包罗卷积运算整批图像全体音讯。TensorFlow输入流水线(读取解码文件)针对整批数据多幅图像处理专门格式,图像所需新闻([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels])。

 

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
[#第1幅图像
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
],
[#第2幅图像
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
]
])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

第壹组维度图像数据。第①组维度图像中度。第三组维度图像宽度。第5组维度颜色通道数量。各个像素索引映射图像宽高维度。

参考资料:
《面向机器智能的TensorFlow实践》

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