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加入3月16日,2021年
40
你好,

今天,我在列车数据集上培训了CNN(卷积神经网络),其中包含了两千张图像(有1000张有人的图像和1000个否定例子)。我使用来自“Coco DataSet”的图像 - 请参阅链接:

https://cocodataset.org/#home.

我最初使用了我用我的“OpenCV”库写的程序,将例子分为两个类别的“照片上的男人”和“照片上没有人”,然后手动纠正错误。然后我使用“谷歌Colboratory”帐户将CNN网络与Keras Framework定义并在提前准备的该数据集上培训它。训练后的预测结果对于具有OpenCV的“猪描述符和SVM”算法非常令人鼓舞,大得多。这是CNN之前从未见过的10个图像上的样本预测:

cnn_predict01.png
[0。1.标签意味着“没有男人”和[1。0.}意思是“是图像上的男人”。明天我会更准确地检查这一结果。

此致
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加入3月16日,2021年
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你好,

今天,我在训练数据上实现了CNN网络的正确预测等级,而CNN第一次看到的数据的数据相等为99.55%。在这种正确的预测水平方面不太容易。下面从“Jupyter Notebook”(来自我的Google Colaboratory帐户与Keras Framework)的屏幕拍摄,结果为培训这个神经网络的最后阶段:

vgg16_retromed.png
我会在单独的帖子中稍后写一下。

此致
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