Re: [問題] CNN辨識特定物件

看板Python作者 (Lee)時間7年前發表 (2017/09/07 17:28), 7年前編輯推噓2(203)
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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 : 比方說我想要辨識一張椅子,我想要知道的就只有他是椅子的機率。 : 當我測試圖片為一張椅子時,他就跟我說這是一張椅子。 : 當我測試圖片為其他東西(比方說一個人或一個水壺)的時候,他就跟我說這不是一張椅子 : 。 : 請問這樣子模型要如何訓練呢?爬了許多文找不到相關的討論,懇請各位給我關鍵字。謝 : 謝! 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家都是怎樣做的? 我的認知是 1.應該會有人使用一張一張圖片放進去讀 2.也有人像範例一樣製作成一個檔案進行讀取 這兩種方法優劣如何? 想請問前輩這兩種的詳細作法是如何 或是有那些文章可以參考 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.205.113.114 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1504805295.A.7F8.html

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一張一張代表2維,pool才有用,手寫字是轉成一維,當然
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也可以,初學者小小見解,有錯請指正
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一般來說,都是一張一張的
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抱歉,我可能沒有表達清楚 我指的二維是灰階(印象中mnist手寫資料都是一張一張的灰階圖) 是我沒表達好 註:我只是想體驗以自己資料集測試 所以才想說跟範例一樣灰階圖像玩玩即可 ※ 編輯: z115988 (123.205.113.114), 09/08/2017 02:20:23

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那應該是,一次讀全部的data,然後拿下去train,一張一
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張讀進來,然後轉型態這樣
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文章代碼(AID): #1PiO6lVu (Python)
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