【文件属性】：
文件名称：Painting-Classification
文件大小：2.74MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 13:05:26
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＃迈克·奥索里奥（Mike Osorio），Galvanize DSI（fka Zipfian Academy），2015年4月13日-2015年7月10日
## neuralArt.io
这是我针对Galvanize DSI的数据科学的顶峰项目。 首先，我想到了教学机器如何检测和分类图像和视频中的对象和场景的想法。 教一台机器如何执行大型美术绘画分类并能够进行语义级别的判断（例如预测绘画的类型（肖像或风景））的想法及其画家吸引了我对计算机视觉的好奇，并激发了我对计算机视觉的兴趣。将这个挑战作为我的首要项目。
在实验阶段，我们发现通过图像中的工程特征训练的ML模型（SVC，RF，梯度提升，kNN）的性能不如神经网络。
Web App托管在这里： 。
##代码演练
###预处理
#### scrapingImages.py
该模块从Picasa网络相册中抓取了针对不同欧洲艺术家的
【文件预览】：
Painting-Classification-master
----results.md(12KB)
----uploads()
--------picassoPortrait3.jpg(293KB)
--------Starry-Night-Over-the-Rhone.jpg(85KB)
--------vanGoghPortrait.jpg(300KB)
--------me3.jpg(373KB)
--------picassoPortrait2.jpg(526KB)
--------picassoPortrait.jpg(801KB)
--------Farmhouse-in-a-Wheat-Field.jpg(97KB)
----app.py(4KB)
----README.md(13KB)
----mycode()
--------__init__.pyc(438B)
--------neuralNet.py(3KB)
--------scrapingImages.py(3KB)
--------uploadImagePipeline.pyc(5KB)
--------gridsearchGB.py(2KB)
--------portrait-landscape-modelling.py(4KB)
--------ArtistLearning.py(5KB)
--------__init__.py(173B)
--------pipeline.py(18KB)
--------portrait-Neural-Network.py(2KB)
--------pipeline.pyc(20KB)
--------uploadImagePipeline.py(3KB)
--------mvpNeuralNet.py(5KB)
--------convolutional-ANN.py(6KB)
--------mvpNeuralNet.pyc(7KB)
----templates()
--------index.html(743B)
--------view.html(1KB)
--------about.html(3KB)
--------videotron.html(2KB)
--------upload.html(918B)
----static()
--------bootstrap()
--------Leaflet.MakiMarkers()
--------js()
--------view.css(3KB)
--------dist()
--------css()