打造自己的图像识别模型
1.目标 本篇文章介绍的重点是如何使用TensorFlow在自己的图像数据上训练深度学习模型，主要涉及的方法是对已经预训练好的ImageNet模型进行微调（Fine-tune）。使用谷歌的Colaboratory（python3 环境）实现。 2.微调原理 什么是微调？这里以VGG16为例 ...
原文：图像识别模型
一 数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data prepare 文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型，验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共 个类别， 见下表所示 在data prepare目录中，有一个p ...
2019-11-02 17:34 0 584 推荐指数：
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3.1 微调的原理 在已经训练好的模型中，对指定层进行参数的微调，使之适应新的问题。 3.2 数据准备 将数据集切分成训练集和验证集 将数据转换为tfrecord格式 首先需要将数据转换成tfrecord的形式。在data_prepare文件夹下，运行 ...
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