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搜索资源列表

  1. 基于selective_search对手写数字串进行分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别

  2. 基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。 环境：Windows10 + tensorflow1.2 + python3.5 + cv2 程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/c

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-08-03
    • 文件大小：50176
    • 提供者：flyyoung0709

  1. opencv调用tensorflow pb模型

  2. 这是一个使用C++的opencv调用tensorflow训练好的一个二分类的模型, 代码包括C++文件和训练的python文件,训练设备为python3.5+tensorlfow-gpu1.4.0+ubuntu16.04 C++文件也是在ubuntu下写的,但是在windows下只需要稍作修改就可直接运行

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-12-13
    • 文件大小：116391936
    • 提供者：u013263891

  1. libnccl.so

  2. tensroflow为了提高多模型训练速度，需要多个GPU同时工作，而且我们一般使用的工作站都是8块tesla K80，如果能将8块显卡的计算力充分利用起来，将会大大提高模型训练的速度，缩短模型训练时间。这几天看到tensorflow的morroredstrategy特别好用，就想试试，所以写了代码，想看看多个GPU的效能怎么样，就仿照github上tensorflow的一些例子写了一些教程，但是出现了一个错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-16
    • 文件大小：89128960
    • 提供者：qq_23985359

  1. Tensorflow+OpenCV实战行人检测.zip

  2. 在掌握opencv与tensorflow基础知识的基础上，使用tensorflow object detection API与opencv dnn 模块，实现从数据标注与tf record数据生成，SSD模型迁移学习训练，模型导出在tensorflow中使用，OpenCV DNN模块中使用(C++与Python) API调用演示，实现从数据到模型训练到导出给OpenCV使用全链路的技术路径，学以致用，举一反三，可以套用到任意的对象检测问题的解决方案中！

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-08-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_26134615

  1. python读取tensorflow模型识别

  2. python测试代码，读取我们之前训练好的pb和pbtxt文件，然后利用python去识别，里面就是测试代码。

  3. 所属分类：深度学习

  1. darknet_AlexeyAB-master.zip

  2. Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要靠作者团队维护，所以推广较弱，用的人不多。而且由于维护人员有限，功能也不如tensorflow等框架那么强大，但是该框架还是有一些独有的优点： 1.易于安装：在makefile里面选择自己需要的附加项（cuda，cudnn，opencv等）直接make即可，几分钟完成安装； 2.没有任何依赖项：整个框架都用C语言进行编写，可以不依赖任何库，连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数； 3.结构明晰，源代码查看、修改方便：其框架

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：qq_42043461

  1. peach-0.0.1.war

  2. web 页面接收 输入数据； 转发给python socket监听； python调用 tensorflow进行线性数据建模 输出模型和预测值；

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-22
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：Duke6

  1. 详解tensorflow载入数据的三种方式

  2. Tensorflow数据读取有三种方式： Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。 TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的，并提供API给Python。Pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_38555304

  1. Python中存取文件的4种不同操作

  2. 前言： 最近开始学习tensorflow框架，选修课让任选一种框架实现mnist手写数字的识别分类。小詹也就随着大流选择了 tf 框架，跟着教程边学边做，小詹用了不同的神经网络实现了识别分类，其中有一个步骤是将训练过程得到的模型进行保存，在之后的测试中加载并使用该模型。想到这种先保存再加载调用的过程，之前很多地方都遇到过呀，最简单常用的就是python中文件的存取哇！于是乎，小詹夜观星象，就着手整理记录各种文件存取的骚操作，具体如下。 （PS:虽然我知道技术文章太长，耐心看完的人很少，曝光率和点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：387072
    • 提供者：weixin_38650150

  1. 详解Tensorflow数据读取有三种方式（next_batch）

  2. Tensorflow数据读取有三种方式： Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。 TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的，并提供API给Python。Pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_38577648

  1. python+OpenCV+dlib实现目标追踪

  2. 背景介绍 Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch，由于dlib对于人脸特征具有很好的支持，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以dlib很适合做人脸项目开发。具体的dlib环境配置方法在这里就不再多做赘述了，网上有很多的相关教程可供参考。 目标追踪 在应用方面，dlib大多数情况下用于人脸检测与人脸识别，然而，dlib还可以用于物体追踪，通过调用Python API中的dlib.correlation_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38608873

  1. MusicGenerator：使用TensorFlow实验各种深度学习模型以生成音乐-源码

  2. 音乐生成器 介绍 使用TensorFlow实验各种深度学习模型以生成音乐 结果 解释不同的模型和实验。 安装 该程序需要以下依赖项（易于使用pip进行安装）： Python 3 TensorFlow（已通过v0.10.0rc0测试。不适用于以前的版本） CUDA（有关使用gpu的信息，请参见TensorFlow 以了解更多信息） Numpy（应该与TensorFlow一起安装） 御堂（MIDI图书馆） Tqdm（用于不错的进度条） OpenCv（很抱歉，没有简单的方法可以使用pyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：182272
    • 提供者：weixin_42141437

  1. keras_to_tensorflow：将经过训练的keras模型转换为推断张量流模型的通用代码-源码

  2. Keras到TensorFlow keras_to_tensorflow是将经过训练的keras模型转换为可随时推断的TensorFlow模型的工具。 该工具不是为TensorFlow 2.0量身定制的，它看起来运行良好。 概要 按照默认行为，此工具将冻结节点（将所有TF变量转换为TF常量），并将推理图和权重保存到二进制protobuf（.pb）文件中。 在冻结期间，TensorFlow还应用节点修剪，该修剪将删除对输出张量无贡献的节点。 该工具支持多个输出网络，并使用户能够通过--outp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：12288
    • 提供者：weixin_42109925

  1. deepface：适用于Python的轻量级深脸识别和面部属性分析（年龄，性别，情感和种族）框架-源码

  2. 深脸 Deepface是python的轻量级和面部属性分析（，，和）框架。 它是一个混合的人脸识别框架，其中包含了最先进的模型： ， ， ， ， ， 和 。 该库主要基于Keras和TensorFlow。 安装 安装deepface的最简单方法是从下载。 pip install deepface 人脸识别 现代包括四个常见阶段： ， ，和。 Deepface在后台处理所有这些常见阶段。 您只需使用一行代码即可在其界面中调用其验证，查找或分析功能。 人脸验证- deepface界

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：weixin_42131890

  1. tensorflow pb to tflite 精度下降详解

  2. 之前希望在手机端使用深度模型做OCR，于是尝试在手机端部署tensorflow模型，用于图像分类。 思路主要是想使用tflite部署到安卓端，但是在使用tflite的时候发现模型的精度大幅度下降，已经不能支持业务需求了，最后就把OCR模型调用写在服务端了，但是精度下降的原因目前也没有找到，现在这里记录一下。 工作思路： 1.训练图像分类模型；2.模型固化成pb；3.由pb转成tflite文件； 但是使用python 的tf interpreter 调用tflite文件就已经出现精度下降的问题，a

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38606076

  1. python实现感知机线性分类模型示例代码

  2. 前言 感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 运 行结果如图所示： 总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对软件开发网的支持。 您可能感兴趣的文章:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：148480
    • 提供者：weixin_38577551

  1. C++调用tensorflow教程

  2. 目前深度学习越来越火，学习、使用tensorflow的相关工作者也越来越多。但是目前绝大部分的python都是拥有着丰富的python的API，而c++的API不够完善。这就导致绝大多是使用tensorflow的项目都是基于python。 如果项目是由c++编写，想调用python下的tensorflow？可参考本教程（tensorflow模型是CNN卷积神经网络） 具体步骤： 1.python环境 首先安装python，可以在Anaconda官网直接下载。记住python一定选择64b

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：195584
    • 提供者：weixin_38621427

  1. 利用python、tensorflow、opencv、pyqt5实现人脸实时签到系统

  2. 基于python opencv人脸识别的签到系统前言先看下效果实现的功能开始准备页面的构建功能实现代码部分总结 前言 一个基于opencv人脸识别和TensorFlow进行模型训练的人脸实时签到系统，作者某二本大学里的末流学生，写于2019/09/，python学习期间。 今年7月份开始接触python的，最近闲着无事就开始做了这个人脸识别的系统，一开始的话就想着简单的弄下，就去了百度智能云用的api接口实现的，写完以后我就想为什么我不自己写一个人脸识别签到，不去调用百度api接口，然后就诞生

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：409600
    • 提供者：weixin_38558246

  1. Tensorflow2.x版本的模型保存(pd格式)，opencv c++模型导入

  2. Tensorflow2.x版本的模型保存，和opencv c++模型导入 由于一个小项目的需求，需要使用C++的接口调用python环境下使用Tensorflow 2.x版本训练好的模型。我想了两种方式： 使用 Tensorflow 2. x 的 C++ API 。（我觉得可行，在源码编译的最后一部，由于误操作系统崩了…,后续会继续尝试） 使用opencv dnn 模块提供的 API接口。（我使用的这种方式） 使用Tensorflow 训练模型 我使用的是2.1版本，2.0应该也可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：363520
    • 提供者：weixin_38606870

  1. CFace:使用在C ++代码库中实现的Tensorflow C API训练和评估面部分类Keras模型-源码

  2. 脸部 使用在C ++代码库中实现的Tensorflow C API训练和评估面部分类Keras模型。 相依性 自定义版本（包含在存储库中） 特征 CFace能够使用Keras预训练模型在基于C ++的应用程序中实现迁移学习。 这里介绍的实现是两个图像类别之间的二进制分类器。 CFace能够通过使用面部检测对面部图像进行预处理，将其裁剪为所需的模型输入大小，并将处理后的文件存储到准备用于训练的文件结构中。 也可以使用CFace进行完整的培训周期，严格只使用Tensorflow C API的调用，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：405504
    • 提供者：weixin_42128558