西宁网站运营公司,海外电商有哪些平台,怎么用手机做游戏,在厦门注册公司的流程向AI转型的程序员都关注了这个号#x1f447;#x1f447;#x1f447;机器学习AI算法工程 公众号#xff1a;datayx一、运行环境的安装#xff1a;1、下载好cuda9跟cudnn7#xff0c;然后在安装好后#xff0c;cuda其会自动添加到环境变量里#xff0c;所以使用kera… 向AI转型的程序员都关注了这个号机器学习AI算法工程 公众号datayx一、运行环境的安装1、下载好cuda9跟cudnn7然后在安装好后cuda其会自动添加到环境变量里所以使用keras进行GPU加速的时候会自动使用这些库。2、TensorFlow-gpu版本的安装这个安装方法有三种第一种是直接在pycharm里的安装库里安装。第二种就是使用pip来安装这个在安装的时候可以指定安装的版本。例如pip install tensorflow-gpu1.8.0如果使用pip安装失败的话则应当升级pip如果使用pip来升级自身的识别的话就可以使用conda来安装一个最新的pip来解决这个问题。3、然后就安装keras就可以了。使用指令pip install keras接着就是安装那个labelme打标工具。使用指令pip install pyqt5pip install labelme然后直接在cmd终端里输入指令labelme5、进行样本打标点击“open”打开需要标注的图像选择对目标区域进行标注假如你要标注的对象为人和狗在画掩码过程中一幅图像中如果有多个person、dog命名规则为person、person…… dog、dog……。因为labelme生成的标签为一个label.png文件这个文件只有一通道在你标注时同一标签mask会被给予一个标签位其中名字相同的软件会给其填充相同的标签值。所以有多分类的标签名要不一样同类的标签名要一样例如人的标签名都是person。而mask要求不同的实例要放在不同的层中。最终训练索要得到的输入为一个w*h*n的ndarray其中n为该图片中实例的个数这里的打标的时候不要求每张图片按着类别顺序来进行打标主要打标的区域选对类别即可。其打标后会生成一个json文件这个文件里记录了打标的顺序其中生成的mask图像会按打标顺序分别赋值从1开始的值。其记录的是打标顺序。数据集 获取关注微信公众号 datayx 然后回复 mask 即可获取。AI项目体验地址 https://loveai.tech6、把打标后的jison文件转换为对应的五个文件。其中的代码文件是labelme_json_to_dataset.py使用的代码是其要修改的代码位置是 json_file C:/Users/QJ/Desktop/hh/total把这个改为自己的打标好的json文件路径即可。7、接着就可以使用模型进行训练了其训练的文件是train_shapes.py.其中需要修改的为a、在类DrugDataset()里的修改为自己的类别顺序b、在类ShapeConfig()里的到此就可以测试自己训练的模型结果了。9、最后的测试结果如下阅读过本文的人还看了以下文章基于40万表格数据集TableBank用MaskRCNN做表格检测《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDFDeep Learning 中文版初版-周志华团队【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解通俗易懂《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf《深度学习入门基于Python的理论与实现》高清中文PDF源码特征提取与图像处理(第二版).pdfpython就业班学习视频从入门到实战项目2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF源码《21个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF附书代码《深度学习之pytorch》pdf附书源码PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》《Python数据分析与挖掘实战》PDF完整源码汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课)李沐大神开源《动手学深度学习》加州伯克利深度学习(2019春)教材笔记、代码清晰易懂李航《统计学习方法》最新资源全套《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF源码将机器学习模型部署为REST APIFashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享重要开源CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别yolo3 检测出图像中的不规则汉字同样是机器学习算法工程师你的面试为什么过不了前海征信大数据算法风险概率预测【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目让你掌握深度学习图像分类VGG16迁移学习实现医学图像识别分类工程项目特征工程(一)特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF特征工程(四): 类别特征特征工程(五): PCA 降维特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠特征工程(七)图像特征提取和深度学习如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分Machine Learning Yearning 中文翻译稿蚂蚁金服2018秋招-算法工程师(共四面)通过全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合)斯坦福CS230官方指南CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)pythonflask搭建CNN在线识别手写中文网站中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程不断更新资源深度学习、机器学习、数据分析、python 搜索公众号添加 datayx 机大数据技术与机器学习工程 搜索公众号添加 datanlp长按图片识别二维码
