基于CNN的场景分类.zip
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算法 Python 神经网络
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所属分类:开发技术 > Python
文件大小:42.27 MB
上传日期:2020-08-28 09:29
MD5:265920b33f************90a515516b
资源说明:1.预处理 PreWork.py,获得神经网络输入的get_files文件,制作tfrecords,读取tfrecords数据获得Image和label并保存生成的图片。2.输入图片,对指定大小的生成图片进行sample和label分类制作,获得神经网络输入的get_files文件,同时为了方便网络的训练,输入数据进行batch处理。3.建立网络,我们已经获得了神经网络的训练输入数据:image_batch,label_batch,接着建立神经网络模型:在TensorFlow的世界里,变量的定义和初始化是分开的,所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。想要将所有图变量进行集体初始化时应该使用tf.global_variables_initializer,4.神经网络,5.测试训练,本次测试为随机的单图片测试,即随机的从训练集或测试集中读取一张图片,送入到神经网络中进行识别,打印识别率及识别的图像。
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1 基于CNN的场景识别分类_说明文档.docx 1.16 MB 2020/5/9 11:16:14
2 基于CNN的场景识别分类代码 0 Bytes 2020/5/9 0:37:44
3 基于CNN的场景识别分类代码\.idea 0 Bytes 2020/5/9 11:16:33
4 基于CNN的场景识别分类代码\.idea\misc.xml 196 Bytes 2020/4/26 12:28:05
5 基于CNN的场景识别分类代码\.idea\modules.xml 282 Bytes 2020/4/26 12:26:46
6 基于CNN的场景识别分类代码\.idea\workspace.xml 28.66 KB 2020/5/9 11:16:33
7 基于CNN的场景识别分类代码\.idea\新建文件夹.iml 442 Bytes 2020/4/26 12:28:04
8 基于CNN的场景识别分类代码\input_data.py 4.58 KB 2020/5/9 0:37:44
9 基于CNN的场景识别分类代码\model.py 6.54 KB 2020/4/26 12:30:31
10 基于CNN的场景识别分类代码\PicDownloader.py 930 Bytes 2020/4/26 23:11:40
11 基于CNN的场景识别分类代码\pre.py 3.34 KB 2020/5/8 23:21:07
12 基于CNN的场景识别分类代码\room.tfrecords 1.82 MB 2020/5/8 23:21:27
13 基于CNN的场景识别分类代码\test.py 2.78 KB 2020/5/9 0:36:46
14 基于CNN的场景识别分类代码\train.py 3.17 KB 2020/5/9 0:36:46
15 基于CNN的场景识别分类代码\__pycache__ 0 Bytes 2020/5/9 1:11:41
16 基于CNN的场景识别分类代码\__pycache__\input_data.cpython-36.pyc 2.2 KB 2020/5/9 1:11:41
17 基于CNN的场景识别分类代码\__pycache__\model.cpython-36.pyc 2.86 KB 2020/4/26 14:09:24
18 源数据.zip 39.62 MB 2020/5/9 10:00:23

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