《深度学习人工神经网络》课件.ppt

*************************************Keras使用#KerasSequentialAPI示例

fromtensorflowimportkeras

fromtensorflow.kerasimportlayers

#构建简单的图像分类模型

model=keras.Sequential([

layers.Conv2D(32,(3,3),activation=relu,input_shape=(28,28,1)),

layers.MaxPooling2D((2,2)),

layers.Conv2D(64,(3,3),activation=relu),

layers.MaxPooling2D((2,2)),

layers.Conv2D(64,(3,3),activation=relu),

layers.Flatten(),

layers.Dense(64,activation=relu),

layers.Dense(10,activation=softmax)

])

#编译模型

pile(optimizer=adam,

loss=sparse_categorical_crossentropy,

metrics=[accuracy])

#模型训练

history=model.fit(x_train,y_train,epochs=10,

validation_data=(x_val,y_val))

#模型评估

test_loss,test_acc=model.evaluate(x_test,y_test)

print(f测试准确率:{test_acc})

Keras是一个高级神经网络API，最初独立开发，现已成为TensorFlow的官方前端。它以用户友好、模块化和可扩展性著称，遵循极简主义设计哲学，让深度学习模型构建变得简单直观。Keras支持SequentialAPI构建线性模型，FunctionalAPI构建复杂拓扑结构，以及Model子类化实现完全自定义。它提供了丰富的预处理工具、内置优化器和评估指标，适合快速原型开发和生产部署。第六部分：计算机视觉应用3D场景理解结合深度估计、全景分割实现空间感知人脸分析识别、验证、表情和属性分析目标检测与分割定位并分离图像中的物体图像分类识别图像中的主体内容第六部分将深入探讨深度学习在计算机视觉领域的具体应用。从基础的图像分类任务，到复杂的目标检测、图像分割和人脸识别技术，我们将系统学习如何将深度学习模型应用于视觉数据处理的各个方面。通过实际案例分析和代码实践，您将了解如何构建和优化各类视觉模型，解决现实世界中的视觉识别问题。我们还将探讨当前的技术挑战和未来发展方向，帮助您把握计算机视觉的最新趋势。图像分类实战数据集准备选择合适数据集(如CIFAR-10、ImageNet)数据加载与批处理图像预处理(调整大小、归一化)数据增强(旋转、翻转、缩放)模型构建选择基础架构(ResNet、VGG等)调整网络层数和宽度设置激活函数和正则化配置分类头部结构训练与优化超参数选择(学习率、批量大小)学习率调度策略训练可视化与监控模型保存与加载图像分类是计算机视觉的基础任务，也是深度学习最成功的应用之一。实际项目中，数据处理的质量往往比模型结构更重要，良好的预处理和增强策略能显著提升分类性能。同时，合理的训练策略和超参数选择对最终结果有决定性影响。目标检测技术R-CNN系列基于区域提议的目标检测框架，包括R-CNN、FastR-CNN和FasterR-CNN。FasterR-CNN引入区域提议网络(RPN)自动生成候选区域，构建了端到端可训练的检测系统。虽然精度高，但速度相对较慢，适合对精度要求高的场景。YOLO算法YouOnlyLookOnce，将目标检测转化为单一回归问题，直接预测边界框和类别概率。采用单次前向传播完成检测，大幅提升速度，实现实时检测。YOLOv3-v7不断改进，平衡速度和精度，适合实时应用如视频监控和自动驾驶。SSDSingleShotMultiBoxDetector，使用多尺度特征图进行检测，适应不同大小的目标。采用卷积方式预测类别和边界框偏移，速度快且精度较高。比YOLO更好地处理小物体检测，在移动设备上也有良好表现。Transforme