《AI硬件与Pyhthon编程实践》13卷积神经网络与图像自动分类写字字帖

卷积神经网络与

图像自动分类人工智能开源硬件与python编程实践情境导入2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜。阿尔法围棋是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，其主要工作原理是“深度学习”。任务与目标了解几种典型的卷积神经网络基本结构和应用方法；了解CIFAR-10网络的模型结构、加载调用和编程应用方法；了解运用人工智能开源硬件和OpenAIEPython库设计图像分类系统的方法；运用人工智能开源硬件和Python编程，编写和调试初步的图像分类应用程序。知识拓展：卷积神经网络经典模型

LeNetAlexNetZFNetGooLeNetVGGNet知识拓展：深度学习开源开发框架TensorflowTensorflow是GoogleBrainu团队针对机器学习和深度神经网络而开发，使用数据流图（DataFlowGraph）的形式进行计算。图中的节点代表数学运算，而图中的线条表示多维数组（tensor）之间的交互。CaffeCaffe是一个清晰、高效的深度学习框架，核心语言是C++，支持命令行、Python和MATLAB接口PyTorchPyTorch非常Python化，可以在PyTorch模型中任意添加pdb断点，调试方便。PyTorch灵活易用、API接口设计合理简洁。PaddlePaddle是百度研发的开源开放的深度学习平台，是国内最早开源、也是当前唯一一个功能完备的深度学习平台。知识拓展：AlexNet模型

Alex在2012年提出的alexnet网络结构模型开启了神经网络的应用热潮，并赢得了2012届图像识别大赛的冠军，使得CNN成为在图像分类上的核心算法模型；Input输入层；卷积层；池化层；全连接层；输出层设计与实践CIFAR-10模型结构cifar10网络模型的加载图像分类识别编程及实现CIFAR-10模型结构

CIFAR-10模型是利用CIFAR-10数据集训练出来的具有10分类能力的CNN网络，科院分类识别飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船以及卡车等10个类别物体。CIFAR-10模型结构除了最顶部的几层外，基本跟AlexNet模型一致。模型是一个多层架构，由卷积层和非线性层(nonlinearities)交替多次排列后构成。这些层最终通过全连通层对接到softmax分类器上。cifar10网络模型的加载#加载cifar10网络。#更快，更小，更准确。net=nn.load('/cifar10_work')labels=['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck']图像分类识别OpenAIE内嵌库中有net.search(image[,roi[,threshold=0.6[,min_scale=1.0[,scale_mul=0.5[,x_overlap=0[,y_overlap=0[,contrast_threshold=1[,softmax=False]]]]]]]])方法，用来以滑动窗口方式在图像roi上运行神经网络。网络检测器窗口以多种比例滑过图像。返回神经网络检测结果的nn_class对象列表。

图像分类识别编程基于cifar10网络模型，利用net.search对象实现图像分类识别的Python代码如下：

forobjinnet.search(img,threshold=0.6,min_scale=0.5,scale_mul=0.5,\x_overlap=0.5,y_overlap=0.5,contrast_threshold=0.5):img.draw_rectangle(obj.rect(),color=(255,0,0))系统编程及实现

利用cifar10卷积神经网络模型，能够快速检测出图像中存在的10种目标物体：分析与思考结合本编程实践进行思考：如果将本项目改造成校园植物园的花草识别系统，存在哪些困难？应该如何进行改造设计？借鉴本项目介绍的理论、方法和例程，如