一、介绍鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言，通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，然后进行模型的迭...

一、介绍动物识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django...

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这是我的第275篇...

CNN卷积神经网络是人工智能的开端，CNN卷积神经网络让计算机能够认识图片，文字，甚至音频与视频。CNN卷积神经网络的基础知识，可以参考：CNN卷积神经网络LetNet体系结构是卷积神经网络的“第一个...

上期文章我们分享了如何使用LetNet体系结构来搭建一个图片识别的神经网络：人工智能Keras的第一个图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别）本期我们基于VGGNet神经网络来进行图片的识别，且增加...

1.微调如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通...

序言：图像增强其实就是对现有图片做一些变化，让数据集看起来更多样化，减少去额外收集数据的需求。虽然从某种程度上来说，它能提高数据的质量，但严格来说它不是传统意义上的数据清洗。数据清洗的目的就是把数据里...

CNN卷积神经网络是人工智能的开端，CNN卷积神经网络让计算机能够认识图片，文字，甚至音频与视频。CNN卷积神经网络的基础知识，可以参考：CNN卷积神经网络LetNet体系结构是卷积神经网络的“第一个...

上一篇：《数据工程师，转型人工智能岗位的理想时空通道》序言：本节将带您深入探索TensorFlow提供的关键工具和方法，涵盖数据集管理和神经网络模型的构建与训练。在现代人工智能框架中，Tensor...