原文:如何在PyTorch和TensorFlow中训练图像分类模型

作者 PULKIT SHARMA 编译 Flin 来源 analyticsvidhya 介绍 图像分类是计算机视觉的最重要应用之一。它的应用范围包括从自动驾驶汽车中的物体分类到医疗行业中的血细胞识别,从制造业中的缺陷物品识别到建立可以对戴口罩与否的人进行分类的系统。在所有这些行业中,图像分类都以一种或另一种方式使用。他们是如何做到的呢 他们使用哪个框架 你必须已阅读很多有关不同深度学习框架 包括T ...

2020-10-26 19:30 0 400 推荐指数:

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在jupyter Notebook中使用PyTorch的预训练模型ResNet进行图像分类

训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。 现在通过Pytorch的torchvision.models 模块现有模型如 ResNet,用一张图片去预测其类别。 1. 下载资源 这里随意从网上下载一张狗的图片。 类别标签IMAGENET1000 ...

Fri Dec 11 02:38:00 CST 2020 0 1525
代码训练3,图像分类 模型代码

图像分类train.py代码总结  前两天,熟悉了图像分类训练代码,发现,不同网络,只是在网络结构上不同。而训练部分的代码,都是由设备选择、数据转换,路径确定、数据导入、JSON文件生成、损失函数选择、优化器选择、模型带入和训练集数据和测试集数据训练固定几部分组成的。  其中的模型 ...

Fri Jun 18 00:02:00 CST 2021 0 173
使用PyTorch建立图像分类模型

概述 在PyTorch构建自己的卷积神经网络(CNN)的实践教程 我们将研究一个图像分类问题——CNN的一个经典和广泛使用的应用 我们将以实用的格式介绍深度学习概念 介绍 我被神经网络的力量和能力所吸引。在机器学习和深度学习领域,几乎每一次突破都以 ...

Thu Nov 07 00:41:00 CST 2019 0 1999
tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类1

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 读取图片文件 产生用于训练的批次 定义训练模型(包括初始化参数,卷积、池化层等参数、网络) 训练 1 读取图片文件   这里文件名作为标签,即类别(其数据类型要确定,后面要转为tensor类型数据 ...

Mon Jul 24 19:24:00 CST 2017 87 35157
Pytorch下微调网络模型进行图像分类

利用ImageNet下的预训练权重采用迁移学习策略,能够实现模型快速训练,提高图像分类性能。下面以vgg和resnet网络模型为例,微调最后的分类层进行分类。 注意,微调只对分类层(也就是全连接层)的参数进行更新,前面的参数需要被冻结。 (1)微调VGG模型进行图像分类(以vgg16为例 ...

Fri May 15 08:22:00 CST 2020 0 621
Pytorch-图像分类和CNN模型的迁移学习

导包: 关于torchvision: torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。 torchvision的详细介绍在:https://pypi.org/project/torchvision/0.1.8/ torchvision ...

Sun Sep 20 22:47:00 CST 2020 0 1391
 
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