【图像识别】谷物识别系统Python+人工智能深度学习+TensorFlow+卷积算法网络模型+图像识别
谷物识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经算法网络模型,通过对11种谷物图片数据集('大米', '小米', '燕麦', '玉米渣', '红豆', '绿豆', '花生仁', '荞麦', '黄豆', '黑米', '黑豆')进行训练,得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用....
中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
一、介绍 中草药识别系统。本系统基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法(ResNet50算法)通过对10中常见的中草药图片数据集('丹参', '五味子', '山茱萸', '柴胡', '桔梗', '牡丹皮', '连翘', '金银花', '黄姜', '黄芩')进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件,然后基于Django开发可视化的Web网页操作界面,实现用户上传一张图片识别其名称。.....
食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
一、介绍 食物识别系统。该项目通过构建包含11种常见食物类别(包括'Bread', 'Dairy product', 'Dessert', 'Egg', 'Fried food', 'Meat', 'Noodles-Pasta', 'Rice', 'Seafood', 'Soup', 'Vegetable-Fruit')的图片数据集,并利用TensorFlow框架下的ResNet50神经网络...
Python深度学习基于Tensorflow(7)视觉处理基础
图像的本质是一个矩阵, 矩阵中的一个点就是一个像素,如果像素大小为 1000 × 1000 1000 \times 1000 1000×1000,那么图像原本的宽和高都是1000;同时,为了丰富图像的色彩,加入了通道这一概念,通道一般有三个,由三原色组成:RGB 红色,绿色,蓝色;jpg图像格式就是三通道图像,而png有四个通道,最后一个通道表示透明程度; 视觉基础 图像基础 ...
Python深度学习基于Tensorflow(6)神经网络基础
万能近似定理(Universal Approximation theorem)是神经网络的重要理论,其说明了多层网络在足够多的神经元的情况下,是可以拟合任何函数的。Understanding the Universal Approximation Theorem – Towards AI 单层神经网络构造很简单: ...
Python深度学习基于Tensorflow(5)机器学习基础
机器学习的流程如下所示: 具体又可以分为以下五个步骤: 明确目标:在机器学习项目中,首先需要明确业务目标和机器学习目标。业务目标是指希望机器学习模型能够帮助实现的具体业务需求,例如提高销售额、降低风险等。...
Python深度学习基于Tensorflow(4)Tensorflow 数据处理和数据可视化
构建Tensorflow.data数据集 tf.data.Dataset表示一串元素(element),其中每个元素包含一个或多个Tensor对象。例如:在一个图像流水线(pipeline)中,一个元素可以是单个训练样本,它们带有一个表示图像数据的张量和一个标签组成的数据对(pair)。有两种不同的方式构建一个数据集,具体如下。 直接从 Tens...
Python深度学习基于Tensorflow(3)Tensorflow 构建模型
这里以实际项目CIFAR-10为例,分别使用低阶,中阶,高阶 API 搭建模型。 这里以CIFAR-10为数据集,CIFAR-10为小型数据集,一共包含10个类别的 RGB 彩色图像:飞机(airplane)、汽车(automobile)、鸟类(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、狗(dog)、蛙类(frog)、马(horse)、船(ship)和卡车(truck)。图像...
Python深度学习基于Tensorflow(2)Tensorflow基础
首先是Tensorflow的安装,由于可能会出现版本冲突,最好在conda环境安装,同时,目前windows版本好像只支持2.10,更高的版本目前只支持linux系统。 conda 安装, 配置以及使用_conda安装配置-CSDN博客 23.10.02更新 windows系统下的Tensorflow安装(图多详细)_windows 安装tensorflow-CSDN博客 ...
Python深度学习基于Tensorflow(1)Numpy基础
numpy的重要性不言而喻,一般不涉及到GPU/TPU计算,都是用numpy,常见的np就是这个玩意。其特点就是快!其实如果不涉及到深度学习,还有一个库是很重要的,scipy,集成了很多的东西。 安装和导入如下: # pip 安装方式 pip install numpy # c...
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