文件名称：cnn-vis:使用CNN生成图像
文件大小：44.41MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 03:30:08
Python
cn-vis 受Google最近的博客文章的启发，cnn-vis是一种开源工具，可让您使用卷积神经网络生成图像。 这是一个例子： 在，您可以找到更多示例以及用于生成它们的脚本。 近年来，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的许多任务中变得非常流行，但对于图像分类尤其如此。 CNN将图像（以像素网格的形式）作为输入，并通过几层非线性函数对图像进行转换。 在分类设置中，最后一层以在一组类上的概率分布的形式对图像的内容进行编码。 较低的层倾向于捕获低级图像特征，例如定向的边缘或角，而较高的层被认为对语义上更有意义的特征（例如对象部分）进行编码。 为了将CNN用于分类任务，需要对其进行培训。 我们随机初始化网络的权重，然后向其显示标签已知的图像的许多示例。 根据网络在对这些已知图像进行分类时所犯的错误，我们逐渐调整网络的权重，以使其正确地对这些图像进行分类。 用于训练CNN的两个流行数据集
【文件预览】：
cnn-vis-master
----.gitignore(32B)
----README.md(19KB)
----cnn_vis.py(24KB)
----examples()
--------example9.png(1.4MB)
--------example11.png(3.61MB)
--------example8.sh(442B)
--------example10.png(2.7MB)
--------example7.png(535KB)
--------example1.sh(406B)
--------example13.sh(516B)
--------example7.sh(435B)
--------example2.sh(402B)
--------example8.png(524KB)
--------example5.sh(587B)
--------example1.png(4.36MB)
--------example4.sh(406B)
--------example6.png(3.19MB)
--------example2.png(4.63MB)
--------example9.sh(438B)
--------example10.sh(433B)
--------example3.png(4.41MB)
--------example12.sh(517B)
--------example3.sh(402B)
--------example13.png(794KB)
--------example6.sh(641B)
--------example5.png(3.83MB)
--------example12.png(1.76MB)
--------example4.png(5.34MB)
--------example11.sh(505B)
----LICENSE(1KB)
----examples.md(3KB)
----initial_imgs()
--------sky.jpg(145KB)
--------starry_night.jpg(2.56MB)
--------bliss.jpg(519KB)
--------scream.jpg(4.02MB)
--------lake.jpg(283KB)
----googlenet_layers.txt(3KB)
----requirements.txt(248B)