原文:實戰 遷移學習 VGG19、ResNet50、InceptionV3 實踐 貓狗大戰 問題

實戰 遷移學習 VGG ResNet InceptionV 實踐 貓狗大戰 問題 參考博客:::https: blog.csdn.net pengdali article details 年 月 日 : : pengdali閱讀數 一 實踐流程 數據預處理 主要是對訓練數據進行隨機偏移 轉動等變換圖像處理,這樣可以盡可能讓訓練數據多樣化 另外處理數據方式采用分批無序讀取的形式,避免了數據按目錄排 ...

2019-07-23 14:51 0 381 推薦指數:

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pytorch實戰 大戰Kaggle 遷移學習ResNet50模型微調

pytorch實戰 大戰Kaggle 遷移學習ResNet50模型微調 大戰數據集 這是kaggle上一個非常經典的二分類圖像數據集,訓練集包括25000張的圖片及其標簽,測試集則是12500張未標簽圖片,數據下載地址https://www.kaggle.com/c ...

Thu Mar 05 07:45:00 CST 2020 2 3485
Keras大戰六:用resnet50預訓練模型進行遷移學習,精度提高到95.3%

前面用一個簡單的4層卷積網絡,以共25000張圖片作為訓練數據,經過100 epochs的訓練,最終得到的准確度為90%。 深度學習中有一種重要的學習方法是遷移學習,可以在現有訓練好的模型基礎上針對具體的問題進行學習訓練,簡化學習過程。 這里以imagenet的resnet50模型進行遷移 ...

Wed Nov 06 06:16:00 CST 2019 0 3487
Keras大戰十:輸出Resnet50分類熱力圖

圖像分類識別中,可以根據熱力圖來觀察模型根據圖片的哪部分決定圖片屬於一個分類。 以前面的Resnet50模型為例:https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11964301.html 輸出模型結構為: 識別圖片,得到熱力圖: 其中: ...

Mon Mar 30 03:06:00 CST 2020 0 1622
大戰:利用ResNet遷移學習進行圖像識別

掛載Google Drive,避免數據集重復下載 導入包、設置GPU、設定隨機種子 下載數據集,並將數據及分類 載入數據集,並對數據進行處理 載入ResNet152並修改模型全連接層 部分參數 模型訓練 模型測試並輸出csv文件 訓練驗證結果如 ...

Sat Jul 25 23:55:00 CST 2020 1 759
使用VGG模型進行大戰

大戰 將建一個模型來完成 Kaggle 中的大戰競賽題目。在這個比賽中,有25000張標記好的的圖片用做訓練,有12500張圖片用做測試。 檢查是否有gpu 1.下載數據 下載數據並解壓到工作目錄 Jeremy Howard 提供了數據的下載,鏈接為:http ...

Thu Oct 21 22:14:00 CST 2021 0 133
 
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