pytorch實戰 貓狗大戰Kaggle 遷移學習ResNet50模型微調 貓狗大戰數據集 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張貓和狗的圖片及其標簽,測試集則是12500張未標簽圖片,數據下載地址https://www.kaggle.com/c ...
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:
pytorch實戰 貓狗大戰Kaggle 遷移學習ResNet50模型微調 貓狗大戰數據集 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張貓和狗的圖片及其標簽,測試集則是12500張未標簽圖片,數據下載地址https://www.kaggle.com/c ...
ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各種各樣的CNN架構 本文翻譯自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks ...
前面用一個簡單的4層卷積網絡,以貓狗共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 ...
,學習率從1e-3下降到4e-5: 測試結果為97.5%,較前面提高了1.3%: ...
在https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11780161.html中直接在resnet網絡的卷積層后添加一層分類層,得到一個最簡單的遷移學習模型,得到的結果為95.3%。 這里對最后的分類網絡做些優化:用GlobalAveragePooling2D替換 ...
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: ...
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 ...
貓狗大戰 將建一個模型來完成 Kaggle 中的貓狗大戰競賽題目。在這個比賽中,有25000張標記好的貓和狗的圖片用做訓練,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 ...