基于Keras构建车辆图像分类的VGG网络：完整代码、数据和视频讲解

使用Keras与VGG16实现车辆图像分类
最新推荐文章于 2025-11-24 15:38:40 发布
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本文通过Keras库介绍如何利用VGG16模型构建车辆图像分类器，提供完整代码、数据集及视频讲解。首先导入Keras和NumPy库，定义模型超参数，加载预处理数据集，接着构建模型并在其上添加全连接层，最后编译训练并评估模型。

在本篇文章中，我们将介绍如何使用Keras库构建一个基于VGG网络的车辆图像分类器。我们将提供完整的代码、数据集以及一段视频讲解，以帮助您更好地理解和实施这个模型。

VGG网络是一种非常流行的深度卷积神经网络，它在图像分类任务中取得了很好的性能。我们将使用VGG16模型作为我们的基础模型，并对其进行微调以适应我们的车辆图像分类任务。

接下来，让我们开始构建这个模型吧！

首先，我们需要导入所需的库和模块。我们将使用Keras库来构建和训练我们的模型，以及使用NumPy库进行数值计算和处理图像数据。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from ker
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