标签: 自定义数据集
常见公开人脸数据集的获取和制作自定义人脸数据集
你的项目是一个非常有趣的尝试，从收集明星照片到进行人脸识别和特征标注，整个过程展示了深度学习在图像处理领域的强大应用。以下是对你项目的几点建议和改进意见： ### 1. 数据收集与清洗 - **数据来源**：确保所有使用的图片来源合法，并且得到了授权。避免使用有版权争议的照片。 - **去重与筛选**： - 可以先通过哈希算法对图片进行去重处理（例如，计算图片的MD5值）。 -
阅读全文《PaddlePaddle从入门到炼丹》十一——自定义图像数据集识别
这篇笔记主要介绍了如何使用PaddlePaddle进行图像分类任务的训练和预测，具体包括以下几个部分： ### 1. 准备数据集 作者从一个包含6类水果图片的数据集中提取了240张图片作为训练集，并将其整理为CSV文件格式。 ### 2. 构建模型 使用PaddlePaddle定义了一个简单的LeNet模型结构。该模型包括两个卷积层、两个池化层和全连接层，最后通过Softmax进行分类。 #
阅读全文PaddlePaddle实现手写藏文识别
这段代码使用了PaddlePaddle框架进行Tibetan MNIST手写数字识别模型的训练、预测和绘图。整个过程可以分为以下几个步骤： 1. **数据集加载**：首先从Kesci平台下载并拆解数据集，然后将原始图片转换为标准化后的灰度图像。 2. **模型定义与训练**： - 定义了一个简单的CNN网络结构。 - 设置了优化器、损失函数和准确率计算方法。 - 使用Padd
阅读全文《我的PaddlePaddle学习之路》笔记四——自定义图像数据集的识别
这个系列的笔记主要介绍如何使用PaddlePaddle实现一个简单的图像识别任务，包括数据准备、模型构建与训练、以及结果预测。以下是每个部分的主要内容总结： ### 1. 环境搭建和初始设置 - **环境配置**：首先需要安装Python3并确保其运行正常。 - **下载预处理脚本**：使用`DownloadImages.py`脚本从百度图片中批量下载需要识别的图片。这个脚本可以根据关键词进行
阅读全文