纵向分割 移动设备的实时自动深度抠图 人像分割是指从背景中分割人的过程。 在这里，我们使用语义分割的概念来预测图像中每个像素的标签（密集预测）。 此技术广泛用于计算机视觉应用程序，例如移动设备上的背景替换和背景模糊。 在这里，我们将自己限制为二进制类（人物或背景），并且仅使用纯净的肖像自拍照图像进行抠图。 我们对以下架构进行了实验，以为移动设备实现实时人像分割模型。 移动Unet DeeplabV3 + 棱镜网 肖像网 超薄网 网络 使用标准（和自定义）肖像数据集对模型进行了训练，并借助标准评估指标和基准测试工具对模型的性能进行了比较。 最后，使用流行的嵌入式（移动）机器学习平台进行实

主要介绍了解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

利用Keras高级神经网络实现商品销量的预测.pdf

更好的NER 具有双向LSTM-CNN的命名实体识别 命名实体识别的双向LSTM_CNN的keras实现。 原始论文可以在找到 该实现与原始论文的不同之处在于： 不考虑词典 使用存储桶可加快培训速度 使用nadam优化程序代替SGD 结果 该模型在约70个时期内产生90.9％的测试F1得分。 对于给定的体系结构，本文产生的结果是91.14体系结构（带有emb + caps的BILSTM-CNN） 数据集 conll-2003 论文网络模型 使用Keras构建网络模型 运行脚本 python3 nn.py 要求 0) nltk 1) numpy 2) Keras==2.1.2 3) T

keras搭建DQN，构建FlappyBird智能体的模型，分别训练200轮以及github上下载的292轮模型

问题描述： 在利用神经网络进行分类和识别的时候，使用了keras这个封装层次比较高的框架，backend使用的是tensorflow-cpu。 在交叉验证的时候，出现 val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的问题。 问题分析： 首先，弄清楚，训练集、验证集、测试集的区别，验证集是从训练集中提前拿出一部分的数据集。在keras中，一般都是使用这种方式来指定验证集占训练集和的总大小。 validation_split=0.2 比如，经典的数据集MNIST，共有60000个训练集，就会 Train on 48000 samples, validate on

颜色分类leetcode 食物识别 使用 Python 中的 Keras 和 R 中的 Shiny 包进行基于 CNN 的食物识别。 工作项目 合作项目 抽象的 在这个项目中，我们制作了一个食物识别和卡路里估计系统，它使用用户提供的食物图像来识别食物，然后估计同一食物中存在的卡路里。 食品图像识别是视觉对象识别在计算机视觉中的有前景的应用之一。 该系统使用图像处理和计算智能来识别食品。 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来对每个类别的 1000 张高分辨率图像进行分类。 卷积神经网络 卷积神经网络 (CNN) 为许多一般图像分类问题提供了一种技术。 它已被应用于食品分类并获得了很高的准确率。CNN 广泛用于食品识别，并提供比传统方法更好的性能。 在过去的几年里，由于深度学习的进步，特别是卷积神经网络的进步，识别和识别图像的准确率已经大大提高。 这不仅是因为更大的数据集，还因为新算法和改进的深层架构。 卷积神经网络 (CNN) 由于其发明者而也被称为 LeNet。 CNN 主要包括卷积层、池化层和子采样层，其次是全连接层。 CNN 的第一个架构采用输入图像并应用卷积，然后进行子采样。 经

SiameseLSTM-Keras 针对短语/句子/序列的相似性比较提出了一种评价模型——Siamese LSTM（孪生网络）。该模型是输入为句子对，输出为输入句子对的相似性得分，基于Keras实现。训练35轮左右模型达到拟合，测试集准确率87%

利用keras来实现mobilenet程序，用于手机端的识别模型

采用SSD神经网络实现图像的目标检测分类识别