原创 AttributeError:ImageDataGenerator object has no attribute flow_from_dataframe

from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator validation_generator = valid_datagen.flow_from_dataframe(val_

原创 Python實現PCA降維

1、PCA的主要作用:(主成分分析) (1)一個非常有效的數據降維方法,可以在儘可能少維數的前提下,儘量多地保持訓練數據的信息。PCA產生的投影矩陣可以將原始座標變換到現有的座標系,座標系中的各個座標按照重要性遞減排列。爲了對圖像數據進行

原创 DenseNet Models for Tiny ImageNet Classification(翻譯)

PS:個人學習記錄;有問題請留言,看到會回覆!謝謝! 原文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.10429 摘 要:本文提出了兩種基於微型ImageNet數據集的圖像分類模型。我們基於密接卷積網絡的思想從無到有地建立

原创 使用matlab訓練caltech 256數據集!

1、下載數據集 caltech 256數據集官網:http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ 2、開始訓練 所有的代碼都是基於matlab R2018b!代碼中有註解;

原创 matlab從零實現sift---尺度不變特徵變換

前言:首先你還是要了解一下sift的原理,這裏就不多做贅述了!我之前的博客裏有介紹,也有一些大佬的博客,講得特別好!!!大家可以看一下! 話不多說,本人就是菜鳥!所以從最簡單的入門開始!一點點敲代碼! clc; clear; % 讀取

原创 python基本的圖像操作和處理

目錄: PIL Matplotlib Numpy PIL(圖像處理類庫)提供大量的圖像處理操作,如:圖像縮減、裁剪、旋轉、顏色轉換等。 1、讀取圖像 from PIL import Image from matplotlib imp

原创 matlab通過簡單的步驟對自己數據集實現SVM

1、首先用簡單的matlab提供的數據集進行測試 % 下載數據集:這裏先用matlab自帶的數據集 unzip('MerchData.zip'); imds = imageDatastore('MerchData',"IncludeS

原创 水仙花數、正整數的反轉、百錢百雞問題、花旗骰遊戲、斐波那契數列、10000以內的完美數、100以內的所有素數

針對:變量、類型、運算符、表達式、分支結構、循環結構 的練習 ps:練習內容來源於Github:python-100-Day1   水仙花數 正整數的反轉 百錢百雞問題 花旗骰遊戲 斐波那契數列 10000以內的完美數 100以內的所有素

原创 matlab中的find()函數使用說明

Matlab 之 find()函數   當我第一次用matlab語言編寫一個工程項目時,發現自己編寫的腳本里循環特別多,導致編程效率很低,這讓我特別苦惱。有一次導師讓我閱讀他編寫的一個Matlab腳本,並按照新要求對其進行更改。我

原创 Java遞歸遍歷目錄結構和樹狀展現

遞歸結構包括兩個部分: 1、定義遞歸頭:即“什麼時候不調用自身方法”。如果沒有頭,將陷入死循環,也就是遞歸的結束條件。 2、遞歸體:也就是什麼時候需要調用自身方法。 應用:遞歸遍歷目錄結構 package 遞歸遍歷目錄結構; impo

原创 可視化一張圖像的卷積神經網絡的激活區域

可視化卷積神經網絡的激活區域 將圖像的激活區域與原始圖像進行比較,檢查激活區域並發現網絡學習的特徵,發現較淺層中的通道學習顏色和邊緣等簡單特徵,較深層中的通道學習複雜特徵。下面都是基於matlab R2018b實現。 1、加載預訓練的網絡

原创 windows下安裝Tensorflow2.0.0正式版

如何windows下安裝Tensorflow2.0.0正式版? 1、首先安裝numpy(安裝過就算了) 推薦國內安裝源!親測成功!!! pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.ed

原创 如何快速入門sift算法

SIFT:即尺度不變特徵變換(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用於圖像處理領域的一種描述。這種描述具有尺度不變性,可在圖像中檢測出關鍵點,是一種局部特徵描述子。 該算法將斑點檢測和特徵矢量

原创 圖像分類問題的label爲啥是one_hot形式?

1、什麼是one_hot? one-hot編碼:是將類別變量轉換爲機器學習算法中容易處理的一種形式! 看個例子便於理解: index fruit 1 apple 2 banana 3 strawberry 4 watermelon 一、o

原创 MXNet——使用pre-trained模型

Using pre-trained model in MXNet import json import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx from mxnet import g