keras
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在 R 中使用 Keras 構建深度學習圖像分類器
介紹深度學習和人工智能的一個重要應用是圖像分類。圖像分類是根據圖像所包含的特定特征或特征對圖像進行標記的過程。該算法識別這些特征并利用它們來區分圖像并為它們分配標簽。卷積神經網絡 （CNN） 是深度學習圖像分類模型的主要構建塊，通常用于圖像識別、圖像分類、對象檢測和其他類似任務
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使用CV2和Keras OCR從圖像中刪除文本
介紹本文將討論如何快速地從圖像中刪除文本，作為圖像分類器的預處理步驟。刪除文本可能有多種或多種原因，例如，我們可以使用無文本圖像進行數據增強。在本教程中，我們將使用OCR（光學字符識別）檢測圖像中的文本，并在修復過程中填充照片中丟失的部分以生成完整的圖像——以刪除我們檢測到的文本
圖像檢測 2022-03-28 -
一文教你使用python+Keras檢測年齡和性別
目標本文的主要目的是通過給定的數據集檢測年齡和性別。我們將使用簡單的 python 和 Keras 方法來檢測年齡和性別。介紹將攝像頭、衛星、飛機以及日常生活中所拍攝的圖像進行升級,稱為圖像處理。基于分析的圖像處理經歷了許多不同的技術和計算
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如何使用Python+OpenCV+Keras實現無口罩車輛駕駛員懲罰生成
介紹我們知道，在當前形勢下，我們正在逐步穩定地克服大流行病的情況，而且情況每天都在改善。但是，眾所周知，即使已經開始接種疫苗，徹底根除該病毒仍需花費很多年。因此，為安全起見，在接下來的幾年中，我們所有人都可能會習慣于戴口罩
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如何使用OpenCV+Keras+Tensorflow實現去噪算法與自定義預處理函數
理解問題在處理計算機視覺問題時,我們經常遇到需要對整個數據集應用某種形式的轉換的情況。Keras中的ImageDataGenerator類提供了各種轉換,如翻轉、規格化等。然而,應用在Keras中不可用的自定義轉換變得非常困難
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python+keras：識別狗的品種，準確率超過80％！
在這篇文章中，將教大家實現一個網頁應用程序，該程序可以接收狗的圖片，然后輸出其品種，其準確率超過80％！
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基于Python+Keras+OpenCV實現實時人臉活體檢測
本文的目標是實現一種基于眨眼檢測的人臉活體檢測算法，以抵抗照片攻擊。該算法通過網絡攝像頭實時工作，通過檢測眨眼來區分現實生活中的面孔和照片上的面孔。
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