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 ...
原文：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，熟悉了图像分类的训练代码，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。 其中的模型是根据自己选择的不同模型带入的。经典的分类模型有Alexnet VGG GoogLeNet ResNet ResNeXt ...
2021-06-17 16:02 0 173 推荐指数：
相关推荐
tensorflow 1.0 学习：用别人训练好的模型来进行图像分类
谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型，这个模型我们可以直接用来进来图像分类。 下载地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models ...
GoogleNet模型图像分类
Googlenet模型进行图像分类 有三个文件需要下载： 第一个是caffe模型，第二个是整个网络的描述文件，第三个是1000种分类对应的名称表 主要的API有以下： 1.blobFromImage函数 ...
Caffe训练好的网络对图像分类
对于训练好的Caffe 网络 输入：彩色or灰度图片 做minist 下手写识别分类，不能直接使用，需去除均值图像，同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可。 #include <caffe/caffe.hpp> ...
Kaggle—So Easy!百行代码实现排名Top 5%的图像分类比赛 - 模型参数微调技巧
：如何用百行代码实现Kaggle排名Top 5%的图像分类比赛。 1、NCFM图像分类任务简介 ...
tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类2（保存模型&测试单张图片）
神经网络训练的时候，我们需要将模型保存下来，方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试。因此，我们需要创建一个saver保存模型。 训练好的模型信息会记录在checkpoint文件中，大致如下： 其余还会生成一些文件，分别 ...
在jupyter Notebook中使用PyTorch中的预训练模型ResNet进行图像分类
预训练模型是在像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 模块中现有模型如 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 ...