在上一篇的基礎上,對數據調用keras圖片預處理函數preprocess_input做歸一化預處理,進行訓練。 導入preprocess_input: 數據生成添加preprocessing_function=preprocess_input 訓練25epoch ...
本文將介紹: 使用keras實現resnet 模型 實現遷移學習 finetune 一,下載kaggle monkey數據 下載dataset到本地目錄intput中 二,使用keras中ImageDataGenerator讀取數據 數據增強 ,使用keras中ImageDataGenerator讀取數據 數據增強 usr bin env python coding: utf import ma ...
2021-03-02 15:46 0 843 推薦指數:
在上一篇的基礎上,對數據調用keras圖片預處理函數preprocess_input做歸一化預處理,進行訓練。 導入preprocess_input: 數據生成添加preprocessing_function=preprocess_input 訓練25epoch ...
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 ...
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 ...
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 ...
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: ...
了resnet50,但是我沒訓練,因為沒有好的224*224的數據集,硬盤太小,大的程序也跑不起來,今天把代碼貼出來, ...
最近學習了一下ResNet50模型,用其跑了個Kaggle比賽,並仔細閱讀了其Keras實現。在比賽中,我修改了一下源碼,加入了正則項,激活函數改為elu, 日后的應用中也可以直接copy 使用之。 ResNet50 的結構圖網上已經很多了,例如這篇博文:https ...
作者|DR. VAIBHAV KUMAR 編譯|VK 來源|Analytics In Diamag PyTorch通過提供大量強大的工具和技術,一直在推動計算機視覺和深度學習領域的發展。 在計算機視覺領域,基於深度學習的執行需要處理大量的圖像數據集,因此需要一個加速的環境來加快執行過程以達到 ...