py机器学习数字识别keras 用处和实验结果
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ML_IDCard_Segmentation-TF-Keras:机器学习项目以识别图像上的身份证
不推荐使用-切换为 ML_IDCard_Segmentation(Tensorflow / Keras) 机器学习项目,用于识别图像上的身份证。 目标 该项目的目的是识别照片上的身份证,使用语义分割将其剪裁并转换透视图,以便获得身份证的正视图。 可选地,可以在后续步骤中完成OCR文本识别。 但是,这尚未计划在此项目的范围内。 附加信息 数据集: Tensorflow版本:GPU 1.5.0 安装 创建并激活新环境。 conda create -n idcard python=3.6 source activate idcard 安装依赖项。 pip install -r requirements.txt 下载并准备数据集 下载图像文件(image和ground_truth)。 将数据分为训练,测试和验证数据。 python prepare_dataset.py 神经网络训练
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focal-loss-keras:Keras中的二进制和分类焦点损失实现
焦点损失 降低了分类良好的示例的权重。 这样做的净效果是,将更多的培训重点放在难以分类的数据上。 在我们的数据不平衡的实际环境中,由于我们拥有更多的数据,我们的多数阶级将很快得到很好的分类。 因此,为了确保我们在少数族裔班上也能达到很高的准确性,我们可以使用焦点损失在训练过程中为那些少数族裔班级提供更多的相对权重。 焦点损失可以很容易地在Keras中实现为自定义损失函数。 用法 以焦点损失为样本编译模型: 二进位 model.compile(损失= [binary_focal_loss(alpha = .25,gamma = 2)],指标= [“准确性”],优化程序= adam) 分类的 model.compile(损失= [categoical_focal_loss(alpha = [[。25,.25,.25]],gamma = 2)],指标= [“准确性”],优化程序= ad
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基于keras的口罩识别,其中包括了模型文件,直接python3 yolo_video.py --image就可以监测你的图片
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手写数字识别。通过各种数字图片进行机器识别,属于机器学习入门级别编程。
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使用Keras构建CNN的手写数字识别实现(包含详细的完整的程序和数据)
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person-reid-using-mtcnn-and-keras-facenet:使用mtcnn进行人脸识别和使用keras-facenet进行人识别
人们使用mtcnn和keras的facenet 使用mtcnn进行人脸识别和使用keras-facenet进行人识别 git clone 从 下载模型 Run face_detect.py - MTCNN will detect faces then a compressed numpy array file '.npz' will be created Run face_embeddings.py - Face embeddings -> vector that represents the features extracted from the face - It will first load numpy array values of detected faces - Facenet model will convert arrays to face embedd
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