通过Keras搭建简单的神经网络，这里以minist数据集为例，测试手写字体训练效果。搭建网络训练网络测试网络

上图是待检测的图，主要目标是识别图中填空题的下划线，这样也就找到了试卷中的答案1.配置OpenCV环境：Win10+VS2015 + OpenCV3.4.11.下载OpenCV，到官网下载相对应的版本：https://opencv.org/2.下载后直接解压，这里解压到D盘根目录了3.系统环境变量配置解压后，找到build下的bin目录，复制路径：D:\Opencv\opencv\...

问题:之前用conda 安装的OpenCV：使用OPenCV的dnn模块报错：net = cv2.dnn.readNet(args[“model”])cv2.error:OpenCV(3.4.2) C:\Miniconda3\conda-bld\opencv-suite_1534379934306\work\modules\dnn\src\dnn.cpp:3044: error: (...

目标检测

环境：pycharm + win10 + conda3 + python3.61.构建前馈神经网络训练MNIST首先创建一个神经网络类NeuralNetwork：import numpy as np#定义一个神经网络类class NeuralNetwork:#初始化参数def __init__(self,layers,alpha=0.1):self....

深度学习之数据增强对于深度学习拿到数据时，有时候样本数据太少，这时候就需要增加数据，可以利用数据增强来做，数据增强可以有效减少过拟合，更好地使模型适用于新的样本，目的是增强模型的泛化能力。如何进行数据增强？比如拿到一张图片，可以通过随机裁剪，旋转、缩放和水平翻转等操作来生成多张相似的图像，这样样本就增加了。具体操作代码import numpy as npfrom keras.prepro...

之前遇到的一些数据集，自己收集一下，归到一起使用方便，可能不是很全，持续更新汇总。。。1. Image Datasets — 图像数据集DatasetLinkMNISThttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/CIFAR-100http://www.cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.htmlImagenethtt...

之前遇到的一些数据集，自己收集一下，归到一起使用方便，可能不是很全，持续更新汇总。。。1. Image Datasets — 图像数据集DatasetLinkMNISThttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/CIFAR-100http://www.cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.htmlImagenethtt...

1.年龄检测论文地址：《Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks》论文作者提出了一个简单的类似AlexNet的网络结构，该网络总共学习了8个年龄段：0-24-68-1215-2025-3238-4348-5360-100注意：这些年龄段不是连续的首先，要搞懂检测年龄适合用回归还...

之前遇到的一些数据集，自己收集一下，归到一起使用方便，可能不是很全，持续更新汇总。。。1. Image Datasets — 图像数据集DatasetLinkMNISThttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/CIFAR-100http://www.cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.htmlImagenethtt...