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用图像增强来充实训练数据集，算不算是一种‘摸鱼’的方法?

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的错误、不一致或者缺失的部分给清理掉，让数据变得更干净、更好用。...

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)

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“第一个图像分类器”。最初设计用于对手写数字进行分类，上期文章我们分享了如何使用keras来进行手写数字的神...

构建人工智能模型基础:TFDS和Keras的完美搭配

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，TensorFlow的数据集接口(TensorFlowDatasets,简称TFDS)与Keras...

【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能

一、介绍宠物识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫（Abyssinian）','孟加拉猫（Bengal）','暹罗猫（Birman）',...

基于计算机视觉的棋盘图像识别 数字图像处理棋盘距离

本期我们将一起学习如何使用计算机视觉技术识别棋子及其在棋盘上的位置我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。（左）实时摄像机进给的帧和棋盘的（右）二维图像...

keras 数据集制作方式 keras训练数据格式

数据集的读取方式文件目录方式DataFrame方式读取tensorflowdata方式读取列举的三种是个人认为实际开发中比较常用的方式、后面我们使用这三种方式分别来进行数据集的读取...

自训Transformer模型:识别图像是否由AI生成?

背景随着AI生成图像技术的迅猛发展，特别是生成对抗网络（GANs）和深度学习的不断进步，生成的图像变得越来越逼真。...

Keras 常用的图像增强方式 keras数据增强

在使用神经网络和深度学习模型时，需要进行数据准备。对于更复杂的物体识别任务，也越来越需要增加数据量。数据增加意味着增加数据量。换句话说，拥有更大的数据集意味着更健壮的模型。但是获取更多的数据并不总是那么容易，而且可能存在存储数据并将其提供给模型的问题。...