原文:源碼分析——遷移學習Inception V3網絡重訓練實現圖片分類

. 前言 近些年來,隨着以卷積神經網絡 CNN 為代表的深度學習在圖像識別領域的突破,越來越多的圖像識別算法不斷涌現。在去年,我們初步成功嘗試了圖像識別在測試領域的應用:將網站樣式錯亂問題 無線領域機型適配問題轉換為 特定場景下的正常圖片和異常圖片的二分類問題 ,並借助Goolge開源的Inception V 網絡進行遷移學習,重訓練出對應場景下的圖片分類模型,問題圖片的准確率達到 以上。 過去 ...

2019-05-28 14:22 0 1437 推薦指數:

查看詳情

17 Inception v3 遷移學習

【Keras版本】:2.2.2,推薦閱讀下官方中文網站的 Demo :https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/#inceptionv3 【適用場合】:   沒有硬件:例如眾所周知的Inception v3模型 ...

Mon Sep 10 22:08:00 CST 2018 0 1120
網絡結構解讀之inception系列四:Inception V3

  Inception V3根據前面兩篇結構的經驗和新設計的結構的實驗,總結了一套可借鑒的網絡結構設計的原則。理解這些原則的背后隱藏的動機比單純知道這個操作更有意義。   Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision ...

Fri Dec 21 18:34:00 CST 2018 0 1830
網絡結構解讀之inception系列四:Inception V3

網絡結構解讀之inception系列四:Inception V3   Inception V3根據前面兩篇結構的經驗和新設計的結構的實驗,總結了一套可借鑒的網絡結構設計的原則。理解這些原則的背后隱藏的動機比單純知道這個操作更有意義。   Rethinking ...

Sat Mar 02 00:45:00 CST 2019 0 3320
Keras 入門課6:使用Inception V3模型進行遷移學習

1)這里的steps_per_epoch是針對fit_generation特有的一個參數。輸入數據仍然是每次64張,由於是采用了flow_from_directory方法,會不斷的一次次從文件夾里取64張圖像輸入網絡,直到滿足800次之后才進入下一個epoch。由於加了圖像增強,所以不論多少次 ...

Sun Aug 26 17:56:00 CST 2018 0 1450
源碼解讀】YOLO v3 訓練 - 02 網絡結構

  首先,看一下YOLO v3 中的網絡結構。 YOLO v3 的整體流程   番外步驟: 對訓練圖片標記后產生的數據進行K-Means處理,篩選9個anchor-box。   詳見:https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p ...

Tue Apr 28 22:11:00 CST 2020 0 1814
從GoogLeNet至Inception v3

從GoogLeNet至Inception v3 一.CNN發展縱覽 我們先來看一張圖片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向傳播(Back Propagation,BP ...

Sat Mar 02 00:38:00 CST 2019 0 585
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM