使用VGG进行物体识别的Keras实例教程

Keras中使用VGG16进行物体识别实战
最新推荐文章于 2025-11-25 01:27:38 发布
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本教程演示如何利用Keras与VGG16模型进行物体识别。首先安装Keras及相关依赖，然后加载预训练的VGG16模型。接着，调整图像尺寸以适应模型输入，使用模型进行预测并解码得到类别及概率。最后，打印出前三个最可能的类别及其概率。

在本教程中，我们将使用Keras库来实现物体识别任务，并使用VGG（Visual Geometry Group）模型进行图像分类。VGG是一个非常流行的卷积神经网络模型，由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年提出。该模型在ImageNet图像分类挑战中取得了出色的成绩。

首先，我们需要安装Keras和相关依赖项。确保你已经安装了Python和pip，并运行以下命令来安装Keras：

pip install keras

接下来，我们将使用Keras中的内置函数从Keras应用程序模块中加载VGG16模型。VGG16是VGG系列中的一个预训练模型，它包含16个卷积层和3个全连接层。

from keras.applications.vgg16 import VGG16

model = VGG16(weights='imagenet'
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