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刷剧不忘学CNN:TF+Keras识佩辛普森壹家人物 | 教

整理时间:2018-09-26 07:36 热度:°C

  原题目:刷剧不忘学CNN:TF+Keras识佩辛普森壹家人物 | 教养程+代码+数据集儿子

  王小新 编译己 Medium

  量儿子位 出产品 | 帮群号 QbitAI

  Alexandre Attia是《辛普森壹家》的狂暖和粉丝。他看了壹系列辛普森剧集儿子,想确立壹个能识佩就中人物的神物经网绕。

  接上让我们跟着他的文字到来了松下该何以确立壹个用于识佩《辛普森壹家》中各个角色的神物经网绕。

  

  要完成此雕刻个项目不是很困苦,能会比较耗时,鉴于需寻求顺手触动标注注每团弄体物的多张相片。

  当前在网上没拥有拥有《辛普森壹家》人物的锻炼数据集儿子,因此我正标注注各类图片到来构建锻炼数据集儿子。此雕刻个数据集儿子的第壹个版本曾经挂在Kaggle上了,将持续终止花样翻新,期望此雕刻个数据集儿子能帮到父亲家。

  在学了用TensorFlow构建不一项目后,我决议用Keras,鉴于它比TensorFlow更为骈杂善上顺手,同时以TensorFlow干为后端,具拥有很强大的兼容性。Keras是Francois Chollet用Python言语编写的壹个吃水念书库。

  本文基于卷积神物经网绕(CNN)到来完成此项目,CNN网绕是壹种却以念书好多特点的多层前馈神物经网绕。

  预备数据集儿子

  该数据集儿子当前拥有18类,拥有以下人物:Homer,Marge,Lisa,Bart,Burns,Grampa,Flanders,Moe,Krusty,Sideshow Bob,Skinner,Milhouse等。

  我的目的是到臻20类,天然类佩越多越好。各类范本的父亲小不比,图片背景也不尽相反,首要是从第4到24季的剧集儿子合提出产到来的。

  

  △片断人物的图片

  在锻炼集儿子合,每团弄体物各父亲条约带拥有1000个范本(还在标注注数据到来到臻此雕刻个数)。每团弄体物不比定处于图像中间男,拥偶然四周还带拥有其人家物。

  

  △人物的范本量散布匹

  经度过label_data.py函数,我们却以从AVI影片中标注注数据:违反掉落裁剪剪后的图片(左片断或右片断),容许完整顿版,然后但需输入人物名称的壹派断,如对Charles Montgomery Burns输入burns。

  添加以数据时,我也运用了Keras模具。对视频终止截图,每壹帧却转募化违反掉落3张图片,区别是左片断、右片断和完整顿版,然后经度过编写算法到来分类每张图片。

  之后,我反节了此算法的分类效实,固然是顺手触动的,但此雕刻是壹个浸进的经过,快度将会时时提升,特佩是对出产即兴频比值较低的小类人家物。
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