python使用深度神经网络实现识别暹罗与英短

2019-08-30 作者:公司简介   |   浏览(86)

  鱼尾葵是什么?它又叫孔雀椰子、假桄榔等,为棕榈科鱼尾葵属直立乔木,在原产地树高可达20米,北方容器栽培多为1金沙彩票app,~3米高小苗。根黄褐,灰褐,黄色至白色,外表半肉质,内为木质。根系凝而多,根冠白色。茎干挺拔直立,不分枝,通常单生,很少或不发生蘖芽。单叶轮状互生,叶长2~5米,奇数二回羽状全裂,裂片绿色革质,先端一片扇形,具不规则齿裂,中央一裂长于两侧,两侧裂片近菱形,很像鱼尾,故名鱼尾葵。裂片长15~30厘米,内侧边缘有粗齿,部分超过全长一半,对侧边缘延伸成一个长尾尖,叶脉明显。圆锥花序生于叶腋内,具长而下垂的分枝,佛焰苞3~5枚,花单性,同生于一个花序上,通常3朵聚生,中间一朵较小的为雌花,2朵大的为雄花,花黄色。果实小,圆球形,成熟时淡红色,内含种子1~2粒,罕见3粒。

先来上两张图看看那种猫是暹罗?那种猫是英短?

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第一张暹罗

金沙彩票投注平台,  短穗鱼尾葵,花卉苗木市场也称鱼尾葵,又称丛鱼尾葵、丛生孔雀椰子、酒椰子。为棕榈科鱼尾葵属灌木状常绿乔木,高5~8米,北方容器栽培常用1~3米高丛生植株,即为此种,但也有单株栽培提供。根多而粗壮,黄色或褐黄色,根冠白色,内部木质或半木质。丛生状树干高度因基部发生的蘖生幼株的年代不同而有高有矮,先发生的分蘖高,随后发生的则较矮。蘖生幼株发生在茎基部主干上,并多在地表上,中上部不发生,呈无分枝状态。多年生树干基部向上,叶柄残留的纤维质物(棕皮)因风雨浸蚀或某种机械损伤会产生脱落,露出明显的茎节。单叶轮状互生集中在树干先端,长可达3米,奇数二回羽状全裂,裂片淡绿色,革质较薄而脆,长10~20厘米,最先端一片扇形具不规则裂刻,侧生叶先端近截形至斜截形,内侧边缘为外侧长的1/3左右,并具有齿状裂刻,外侧边缘延伸成一个短尖或尾状尖,叶柄及叶鞘被棕黑色鳞秕。圆锥花序生于叶腋,多分枝而下垂,总苞及花序也有鳞秕,花序长30~40厘米,雌雄同株,花单性,通常3枚一束,中间较小的为雌花,两较大的为雄花,花黄色,花期7~8月。果实球形,成熟时紫黑色,内含种子1粒。

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  鱼尾葵原产亚洲热带,我国海南有野生分布,广东、广西、福建、台湾、云南均有露地栽培。喜半阴,不耐直晒,直晒下裂片先端干枯,过于荫蔽、通风不良长势差,喜湿润不耐干旱。喜潮湿空气。土壤含水量不足、长时间空气干燥,也是裂片先端干枯的主要原因。喜温暖不耐寒,在24~32℃环境中长势健壮,15℃生长缓慢,12℃以下停止生长。北方温室栽培,室温最好不低于8℃,但能耐短时5℃低温,低于5℃会产生寒害。抗风能力差。普通园土能生长发育,但在人工配制的栽培土壤中长势更好,实践中土壤pH值高达7.8,未见长势异常。

第二张英短

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你以后是不是可以识别了暹罗和英短了?大概能,好像又不能。这是因为素材太少了,我们看这两张图能分别提取出来短特征太少了。那如果我们暹罗短放100张图,英短放100张图给大家参考,再给一张暹罗或者英短短照片是不是就能识别出来是那种猫了,即使不能完全认出来,是不是也有90%可能是可以猜猜对。那么如果提供500张暹罗500张英短短图片呢,是不是猜对的概率可以更高?

我们是怎么识别暹罗和英短的呢?当然是先归纳两种猫的特征如面部颜色分布、眼睛的颜色等等,当再有一张要识别短图片时,我们就看看面部颜色分布、眼睛颜色是不是可暹罗的特征一致。

同样把识别暹罗和英短的方法教给计算机后,是不是计算机也可以识别这两种猫?

那么计算机是怎么识别图像的呢?先来看一下计算机是怎么存储图像的。

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图像在计算机里是一堆按顺序排列的数字,1到255,这是一个只有黑白色的图,但是颜色千变万化离不开三原色——红绿蓝。

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这样,一张图片在计算机里就是一个长方体!depth为3的长方体。每一层都是1到255的数字。

让计算机识别图片,就要先让计算机了解它要识别短图片有那些特征。提取图片中的特征就是识别图片要做的主要工作。

下面就该主角出场了,卷及神经网络(Convolutional Neural Network, CNN).

最简单的卷积神经网络就长下面的样子。

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分为输入、卷积层、池化层(采样层)、全连接和输出。每一层都将最重要的识别信息进行压缩,并传导至下一层。

卷积层:帮助提取特征,越深(层数多)的卷积神经网络会提取越具体的特征,越浅的网络提取越浅显的特征。

池化层:减少图片的分辨率,减少特征映射。

全连接:扁平化图片特征,将图片当成数组,并将像素值当作预测图像中数值的特征。

•卷积层

卷积层从图片中提取特征,图片在计算机中就上按我们上面说的格式存储的(长方体),先取一层提取特征,怎么提取?使用卷积核(权值)。做如下短操作:

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观察左右两个矩阵,矩阵大小从6×6 变成了 4×4,但数字的大小分布好像还是一致的。看下真实图片:

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图片好像变模糊了,但这两个图片大小没变是怎么回事呢?其实是用了如下的方式:same padding

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在6×6的矩阵周围加了一圈0,再做卷积的时候得到的还是一个6×6的矩阵,为什么加一圈0这个和卷积核大小、步长和边界有关。自己算吧。

上面是在一个6×6的矩阵上使用3X3的矩阵做的演示。在真实的图片上做卷积是什么样的呢?如下图:

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