keras cnn 예제

예를 들어, 나는 단지 고양이를 감지 할 수 있습니다, 그래서 데이터 세트 폴더 내부 나는 단지 고양이 폴더이봐 당신은 또한 keras.를 사용하여 개체 감지에 대한 자습서를 만들 수 있습니다. 컴퓨터는 픽셀을 사용하여 이미지를 볼 수 있습니다. 이미지의 픽셀은 일반적으로 관련이 있습니다. 예를 들어 특정 픽셀 그룹은 이미지 또는 다른 패턴의 가장자리를 나타낼 수 있습니다. 회선은 이미지를 식별하는 데 도움이이것을 사용합니다. 방금 블로그를 찾았고 코드 예제를 실행하는 것은 다른 사람들에 비해 정말 쉽고 잘 쓰여져 있습니다 … 새로운 딥 러닝 책이 다시 판매될 예정입니까? 나는 그에 뛰어 있어야합니다! 참고: 파이이미지 검색 내부에 __init__py 파일을 만들어 파이썬이 디렉토리가 모듈임을 알 수 있도록 할 수도 있습니다. __init__py 파일에 익숙하지 않거나 모듈을 만드는 데 사용되는 방법에 익숙하지 않은 경우 이 블로그 게시물 의 끝에 있는 “다운로드” 섹션을 사용하여 내 디렉토리 구조, 소스 코드 및 데이터 집합 + 예제 이미지를 다운로드하십시오. 안녕하세요 이 CNN 모델에 내 자신의 데이터 집합을 구현 하려고 합니다. CNN이 동시에 여러 이미지를 촬영한 다음 분류할 수 있습니까? 예를 들어 테스트 단계에서 20 개의 이미지만 제공하면 네트워크가 20 개의 이미지를 모두 사용하고 어떤 유형의 pokemen인 이미지를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니까? 당신은 개 똥 클래스의 충분한 예제가없을 수 있습니다 감사합니다하지만 당신은 또한 불균형을 처리하기 위해 클래스 가중치를 계산 할 수 있습니다. 크기 3×3의 커널이 있는 크기 5×5 의 행렬에 대한 컨볼루션 작업의 예는 아래에 표시됩니다:컨볼루션 커널은 활성화 맵을 얻기 위해 전체 행렬위로 미끄러져 있습니다.

안녕하세요 애드리안 당신은 평소와 같이 구별 나는 너무 많은 사람들을 중지 매우 중요한 무언가를 만졌다 그는 내 자신의 신경 네트워크를 훈련하는 방법을 궁금해하고 어떻게 CNN resnet 모델을 사용하는 방법 나는 심각하게 앞으로 사람들을 밀어 당신의 노력에 대단히 감사합니다 나를 중지하고 이것에 대해 실례하는 것에 대한 질문 나는 예를 들어, 나는 약 100 개체에 대한 사진 기반을 가지고 있었다 이것에 대한 사진 베이스를 했다 10,000 사진 A 모델은 이 데이터를 위해 만들어진 더 많은 사진을 수집 할 때 내 모델에 추가하고 싶은데 여기에 사진 컬렉션에 사진을 추가한 다음 모든 이전 및 새 사진에 다시 교육해야합니까? 모두가 알다시피, 이것은 너무 많은 시간이 필요합니다. 나는 증분 훈련에 대해 배웠지 만, 나는 당신이 나에게 솔루션 으로 나를 도울 수있는 장소를 줄 것입니다 희망 (카페 또는 keras 등) 실제로 사용하는 방법을 모르겠어요 아드리안 안녕하세요 Adran 감사합니다, 당신의 게시물과 책은 매우 영감과 모든 나는 이 기술에 대한 더 많은 것을 깨달음을 읽는 시간을 읽었다. 나는있는 것처럼이 예제를 시도하고 절대적으로 잘 작동하고 결과는 놀랍습니다. 나는 당신을위해 질문이 있습니다. 이미 책 ppcv와 DLCV (P 번들)를 모두 가지고 있는 이 예제에서는 3x3x3 필터를 적용할 수 있는 많은 위치가 있기 때문에 30×30 = 900 뉴런이 있습니다. 뉴런의 가중치와 편향이 서로 독립적인 기존의 신경망과 달리, CNN의 경우 계층의 한 필터에 해당하는 뉴런이 동일한 가중치와 편향을 공유합니다. 나는 창에 있어이 명령 파이썬 classify.py 실행 -model pokedex.model –labelbin lb.pickle – 이미지 예제 /charmander_counter.png이 설정 하는 방법이 있다, 그래서 그것은 어떤 문제로 실행 되지 않습니다? 하나는 16기가바이트이 예제에 대 한 충분 한 생각? 예를 들어 이미지에 있는 빨간색과 주황색이 많이 표시되면 “Charmander”가 레이블로 반환될 수 있습니다.