keras

TensorFlow和OpenCV库的复杂性使得创建自动化解决方案成为可能，从而不仅可以最大程度地提高效率和确保合规性，而且还可以挽救生命。 本文原创github作者：marshall wurangian 本文技术翻译CSDN博客作者：源代码杀手 微信公众号： 关注本公众号可获取本文代码的数据集 CSDN原文链接： https://blog.csdn.net/weixin_41194129/article/details/112390817 我们看到计算机视觉 图像识别技术在我们日常生活中的应用非常频繁。无论是通过面部识别来解锁iPhone，通过机场检查，甚至是通过收费架来捕获您通过的汽车图像，图像分类都可以使机器有效地实现我们对它们的编程。无论是上述方法还是面罩识别系统，都应将技术融入我们的日常生活中以实现社会公益。我们的目标就是这样做-创建一个每个人都可以理解图像分类如何工作的面罩识别系统，以便我们的项目可以在现实生活中的实践中应用和复制。对于好奇的人 这是我们使用TensorFlow创建面部识别系统的方式，该系统可检测您的面部边界并预测您是否实时佩戴面罩。 数据采集 首先，我们需要为训练和测试数据集收集图像。我们想创建自己的数据集，该数据集包括戴有口罩的人的图像和未戴口罩的人的图像。我们利用Python中的Selenium和BeautifulSoup库来自动化Web浏览器

《Deep Learning with Python》 作者介绍 弗朗索瓦 · 肖莱（Francios Chollet），Keras之父，TensorFlow机器学习框架贡献者， Kaggle竞赛教练，个人Kaggle竞赛全球排名曾获得第17名。目前任职于Google，从事人工智能研究，尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推理方面的应用。 译者介绍 张亮（hysic），毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师，译有《Python数据处理》《Python机器学习基础教程》等。 适用对象 本书的目标读者是那些 具有 Python 编程经验 ，并且想要开始上手机器学习和深度学习的人。 但本书对以下这些读者也都很有价值。 如果你是熟悉机器学习的数据科学家，你将通过本书全面掌握深度学习及其实践。深度学习是机器学习中发展最快、最重要的子领域。 如果你是想要上手Keras 框架的深度学习专家，你会发现本书是市面上最棒的Keras 速成教程。 如果你是研究深度学习的研究生，你会发现本书是对你所受教育的实践补充，有助于你培养关于深度神经网络的直觉，还可以让你熟悉重要的最佳实践。 有技术背景的人，即使不经常编程，也会发现本书介绍的深度学习基本概念和高级概念非常有用。 使用 Keras 需要具有一定的 Python 编程水平。另外，熟悉 Numpy 库也会有所帮助，但并不是必需的

随着人工智能技术的发展与普及，Python超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧，其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。根据 http:// builtwith.com 的数据显示，45%的科技公司都倾向于使用Python作为人工智能与机器学习领域的编程语言。 使Python如此受欢迎主要由于： Python从设计之初就是为效率而生，以使项目从开发到部署再在运维都能保持较高的生产力； 坊间有大量的基于Python的开源框架及工具库； Python易于上手，可以说是编程小白的福音； 相比起C、Java、C++来讲，Python的语法更简单，更高级，只需要更少行数的代码便能实现其他编程语言同样的功能； Python的跨平台能力； 正是由于Python简单易用以及高开发效率，吸引了大量的开发者为其创建更多新的机器学习工具库；而又因为大量的机器学习工具库的出现，使得Python在机器学习领域变得如此流行。 下面我们就来探索一下机器学习领域中最受欢迎的十大框架或工具库： Tensorflow 如果你正在使用Python来从事机器学习项目，那么你一定听说过其中一个著名的框架——Tensorflow。Tensorflow框架主要由Google大脑团队开发，主要用于深度学习计算

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 本文转载自：深度学习与计算机视觉 介绍 如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？ 如果你也遇到这些问题，那么恭喜你来对地方了。我们通过理解数百种资源来选择值得你花费时间的资源-这就是我们首先推出本文的主要原因之一。 去年，我们广泛地专注于两个技术的学习方法——机器学习和深度学习，但是我们的社区需要更细化的学习路径—— 一个结构化的计算机视觉学习路径 。 这是可以理解的，因为计算机视觉专家的需求和价值在业界遥遥领先。专门研究计算机视觉及其不同方面，你会看到大量招聘人员试图接近你。 我记得当我开始自己的计算机视觉之旅时，我同时参考了多种资源——书籍、文章(当时并不多)、YouTube视频等等。 因此，我很高兴有机会 为你整理这种结构化的计算机视觉学习路径 。在开始学习之前，让我们了解一下为简化你的学习过程而构建的框架。 我们的计算机视觉学习路径框架 每个月都要有其对应的学习结构，这是我们对每个月需要了解的不同方面进行分类的方式： 目标 ：这个月你会学到什么？关键要点是什么？你的计算机视觉之旅将如何进行？我们会在每个月初提及此问题，以确保你知道该月底的立场以及所处的位置 建议时间 ：你每周平均应在该部分上花费多少时间 学习资源

介绍 如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？ 如果你也遇到这些问题，那么恭喜你来对地方了。我们通过理解数百种资源来选择值得你花费时间的资源-这就是我们首先推出本文的主要原因之一。 去年，我们广泛地专注于两个技术的学习方法——机器学习和深度学习，但是我们的社区需要更细化的学习路径—— 一个结构化的计算机视觉学习路径。 这是可以理解的，因为计算机视觉专家的需求和价值在业界遥遥领先。专门研究计算机视觉及其不同方面，你会看到大量招聘人员试图接近你。 我记得当我开始自己的计算机视觉之旅时，我同时参考了多种资源——书籍、文章(当时并不多)、YouTube视频等等。 因此，我很高兴有机会为你整理这种结构化的计算机视觉学习路径。在开始学习之前，让我们了解一下为简化你的学习过程而构建的框架。 我们的计算机视觉学习路径框架 每个月都要有其对应的学习结构，这是我们对每个月需要了解的不同方面进行分类的方式： 目标 ：这个月你会学到什么？关键要点是什么？你的计算机视觉之旅将如何进行？我们会在每个月初提及此问题，以确保你知道该月底的立场以及所处的位置 建议时间 ：你每周平均应在该部分上花费多少时间 学习资源 ：该月你将学习的计算机视觉主题的顶级资源集合，其中包括文章，教程，视频，研究论文和其他类似资源 你可以在此处下载该学习路径的相应信息图。