深度学习实战：实战 Keras MobileNet 图像分类

彭靖田 2023-01-13 01:50:51

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通过深度学习的图像超分辨率Image Super-Resolution

本实战案例介绍了如何使用Python进行图片识别，即通过计算机视觉技术识别图像中的对象。案例中将使用流行的机器学习库TensorFlow和Keras，以及预训练的模型来实现对图片内容的识别和分类。适用人群机器学习工程师：希望快速实现图片识别功能。数据科学爱好者：对图像处理和深度学习感兴趣的个人。软件开发者：需要在应用中集成图片识别功能的开发者。使用场景及目标学习目的：作为机器学习和深度学习入门的实践案例。自动化分类：对大量图片进行自动化的分类和标注。图像内容分析：在内容管理系统中识别不恰当或版权受保护的图片。增强现实(AR)：在AR应用中识别和追踪物体。其他说明预训练模型：本案例将使用预训练的模型，如MobileNet或ResNet，这些模型已经在大量图像数据集上训练过，能够识别多种不同的对象。自定义训练：如果需要识别特定的对象或场景，可能需要收集数据并训练自定义模型。性能考量：图片识别可能需要较高的计算资源，尤其是在使用大型模型或处理高分辨率图片时。

3.2.Keras实战.pptx

OpenCV部署眼睛凝视估计包含C++和Python源码+模型+说明.zip

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