生成对抗网络数据增强图片分类卷积神经网络深度学习

基于生成对抗网络的数据增强方法

标签：生成对抗网络数据增强图片分类卷积神经网络深度学习

针对这一难题，本文提出了一种基于生成对抗网络的数据增强方法，并将其应用于解决由于数据匮乏，神经网络难以训练的问题.实验结果表明，合成的数据和真实的数据相比既具有语义上的相似性，同时又能呈现出文本上的...

【神经网络】综合篇——人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络

标签：神经网络人工神经网络人工智能

本文综合整理常用的神经网络，包括生物神经网络、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络；参考了许多高校的课程、论文、博客和视频等。文章的结构是先进行概念了解，然后结合图片、结构图、一步...

利用DCGAN-生成对抗网络和CNN-卷积神经网络对图像进行训练和分类

标签： python 神经网络卷积

利用DCGAN-生成对抗网络和CNN-卷积神经网络对图像进行训练和分类总体流程步骤一、图像处理部分如下图，分别是由SAR卫星获取的极化SAR图像及其标签图根据不同的颜色标签（红、绿、黄、白）可以将原图分为四个...

【计算机视觉|生成对抗】用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习（DCGAN）

标签：计算机视觉生成对抗网络学习

我们引入了一类称为深度卷积生成对抗网络（DCGANs）的CNNs，它们具有某些架构约束，并证明它们是无监督学习的有力候选者。在各种图像数据集上的训练中，我们展示了有说服力的证据，证明我们的深度卷积对抗对从对象...

深度学习之卷积神经网络（CNN）

标签：深度学习 cnn 神经网络

学习深度学习中卷积神经网络（CNN）

Keras深度学习实战（22）——生成对抗网络详解与实现

标签：深度学习 keras 生成对抗网络

生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像，它在图像生成中应用广泛，且 GAN 的相关研究正在迅速发展，以伪造生成与真实图像难以区分的逼真图像。...

深度卷积生成对抗网络DCGAN——生成手写数字图片

标签： tensorflow 神经网络生成对抗网络

本文使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）生成手写数字图片，代码使用Keras API与tf.GradientTape 编写的，其中tf.GradientTrape是训练模型时用到的。什么是生成对抗网络？生成对抗网络（GAN），包含生成器和...

Vineyard_FastRCNN:使用快速R-CNN（具有卷积神经网络的区域）对象检测器在葡萄园中进行深度学习

标签：系统开源

卷积神经网络近年来显着提高了图像分类和检测精度[1]。可以以更高的置信度来检测具有多种光学特征和表面的特别复杂的场景和物体。农业是异构几何形状和表面的杰出典范，给传统的计算机视觉方法带来了无数困难。 ...

PyTorch深度学习实战（35）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)

标签：深度学习 pytorch 生成对抗网络

条件生成对抗网络通过整合条件信息和潜在空间噪声，能够根据特定的条件生成具有一定属性或风格的合成数据，为许多创造性和应用型任务提供了强大的工具和手段。本节中，介绍了条件生成对抗网络的基本原理，并利用 ...

深度学习100例-卷积神经网络（VGG-16）识别海贼王草帽一伙 | 第6天

标签：神经网络卷积 tensorflow

文章目录一、前期工作1. 设置GPU2. 导入数据3. 查看数据二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4....深度学习环境：TensorFlow2 来自专栏：【深度学习100例】 1. 设置GPU 如果使用的是C

常见的卷积神经网络模型,基于深度卷积神经网络

标签： cnn 机器学习人工智能

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别...

机器学习：BP神经网络，CNN卷积神经网络，GAN生成对抗网络

标签：机器学习

1，基础知识 ...简单来讲，机器学习就是人们通过提供大量的相关数据来训练机器。DataAnalysis：基本概念，环境介绍，环境搭建，大数据问题_燕双嘤-程序员宅基地1，概述1.1，数据的性质所谓数据就是描述事

【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（四）

标签：深度学习 cnn tensorflow

然后进行预处理，主要是对对数据集分类，训练集、验证集、测试集。选取合适的参数，例如损失函数。图像灰度化、归一化等等操作。 3. 开始训练模型，提前创建好标签键值对。 4. 测试人脸识别效果，通过OpenCV捕获...

Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现

标签： keras 深度学习卷积神经网络

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的提出正是用于解决传统神经网络的这些缺陷。即使对象位于图片中的不同位置或其在图像中具有不同占比，CNN 也能够正确的处理这些图像，因此在对象分类/检测任务中...

深度学习生成对抗网络（GAN）

标签：神经网络大数据 python

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型...

生成对抗网络简介，深度卷积生成对抗网络（DCGAN）简介

本博客是个人学习的笔记，讲述的是生成对抗网络（generate adversarial network ）的一种架构：深度生成对抗网络的简单介绍和tensorflow 代码实现 MNIST手写数字生成实验。 ...

【读点论文】DCGAN，生成对抗网络与深度卷积的结合

标签：生成对抗网络深度学习计算机视觉

有下采样也就必然有上采样，上采样实际上就是放大图像，指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术，这个时候我们也就能理解为什么在(G)网络中能够由噪声生成一张图片了。反卷积(Deconvolution) 反卷积(Deconvol

深度学习 - 生成对抗网络

标签：生成对抗网络人工智能

GAN、CGAN、InfoGAN、 DCGAN、GAN应用

深度卷积生成对抗网络DCGAN之实现动漫头像的生成(基于keras Tensorflow2.0实现)

标签：卷积神经网络深度学习

而DCGAN(Deep Convolutional Generative Adeversarial Networks)深度卷积生成对抗网络，最主要是在原始GAN的基础上加入了卷积和反卷积(上采样)的操作，而CNN卷积神经网络在处理和提取图片特征的工作中具有明显的先天...

卷积神经网络超详细介绍

标签：计算机视觉

深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是...

卷积神经网络和神经网络,卷积神经网络发展历程

标签：神经网络 cnn 深度学习

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现文案狗。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和...

Keras深度学习实战（8）——使用数据增强提高神经网络性能

标签：人工智能神经网络 keras

根据经验，我们知道对于给定的图像，即使我们平移，旋转或缩放图像，图像的标签也将保持不变。数据增强是从给定的图像集中创建更多...本节中，将介绍通过增加训练数据集的数据量能够提高神经网络的模型性能。.........

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）简介及图像生成仿真（附代码）

标签：深度学习 tensorflow 神经网络

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）简介及图像生成仿真（附代码）卷积神经网络介绍二级目录深度卷积生成对抗网络介绍结果演示其他二级目录三级目录四级标题卷积神经网络介绍二级目录深度卷积生成对抗网络介绍结果...

深度学习：卷积神经网络从入门到精通

标签：深度学习人工智能 CNN

有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会 AlphaGo 战胜人类世界冠军的奥秘。作者简介李玉鑑（鉴）北京工业大学教授，...

AIGC实战——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

标签： AIGC 生成对抗网络人工智能

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种强大的深度学习模型，可以用于生成新数据样本，比如图像、音频、文本等。GAN 包含两个神经网络：生成器和判别器...

深度学习100例 -卷积神经网络（ResNet-50）鸟类识别 | 第8天

标签：神经网络卷积 tensorflow

一、前期工作 ...深度学习100例-卷积神经网络（CNN）彩色图片分类 | 第2天深度学习100例-卷积神经网络（CNN）服装图像分类 | 第3天深度学习100例-卷积神经网络（CNN）花朵识别 | 第4天深度学习100例-卷积神

卷积神经网络 ——卷积神经网络的基本思想

标签： cnn 神经网络深度学习

下图为一张 100 x 100 像素的图片，看起来并不是很大，但是图像通常是直接以像素为单位输入神经网络中的，因此，这个图像被表示为一个 10000 维的向量。假设隐含层中的神经元数量和输入层一样，也是 10000 个，...

条件深度卷积生成对抗网络——生成MNIST图片

标签：机器学习人工智能神经网络

前几日，学校期末作业要求我们使用机器学习的方法解决一个实际问题，思考了很久，尝试做了很多选题，最终决定做一个cDCGAN，即条件深度卷积生成对抗网络。为什么做这个选题呢？生成对抗网络这几年实在是火爆，...

pytorch基于GAN生成对抗网络的数据集扩充

标签： python pytorch 深度学习

GAN对抗生成网络可以在数据集量少不足的情况下，根据这部分少量的数据集的特征来生成更多的新的数据集达到数据集扩充的目的，把扩充生成的数据加入到其它模型的训练中可以增加其泛化能力。这篇文章前面部分先做个...

深度学习：用生成对抗网络（GAN）来恢复高分辨率（高精度）图片（附源码，模型与数据集）

标签： SRGAN 生成对抗网络图像分辨率

现在，神经网络可以帮助我们从一张给定的低分辨率图片恢复出高分辨率的图片。这个功能听上去既炫酷又实用，具体是怎么做的呢，详见下文！ Demo效果上图就是训练了2000次后的模型的效果，只需要输入一张左边的低...