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討論串[問題] CNN辨識特定物件
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#4
Re: [問題] CNN辨識特定物件
推噓1(1推 0噓 0→)留言1則，0人參與, 最新作者clliu168 (風)時間8年前 (2017/09/09 01:03), 編輯資訊
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tensorflow 的範例裡面 MNIST 資料處理有包括 download dataset, extract images,. extract labels, 對 label 作 one-hot-encoding, 處理 batch .... 你如果要處理自己的檔案，可以參考 tensorflo
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#3
Re: [問題] CNN辨識特定物件
推噓3(3推 0噓 2→)留言5則，0人參與, 最新作者clliu168 (風)時間8年前 (2017/09/08 20:00), 編輯資訊
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假設你有足夠量的椅子跟不是椅子的圖片，可以從頭自己訓練一個 CNN model. 最基本就是 follow LeNet 的架構，去 tune 參數. 另外還有一種作法是使用 transfer learning 方式去 fine-tune model. 最常見的作法就是拿 imagenet pre-t
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#2
Re: [問題] CNN辨識特定物件
推噓2(2推 0噓 3→)留言5則，0人參與, 最新作者z115988 (Lee)時間8年前 (2017/09/08 01:28), 8年前編輯資訊
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目前還只是對tensorflow似懂非懂狀態. 藉此篇想延伸發問一下. 由tensorflow網站看到CNN教學是以MNIST為範例. 這似乎是把一群資料壓縮成一種檔案(格式?). 於是我想嘗試把我的資料集套用在此範例的CNN來玩看看. (假設我的資料與範例一樣是二維的). 不知道普遍上資料集格式大
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#1
[問題] CNN辨識特定物件
推噓4(4推 0噓 5→)留言9則，0人參與, 最新作者gs8613789 (Shang6029)時間8年前 (2017/09/05 14:25), 8年前編輯資訊
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大家好，我是深度學習的新手，因為PTT似乎沒有深度學習相關的板，所以發在這裡。. 最近在看CNN，知道他預測的結果是一連串的label，而值就是測試圖片為哪一個label的機率。. 那假如說我想要建立一個只有兩個label的模型，值就是YES或NO. 比方說我想要辨識一張椅子，我想要知道的就只有他是
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