akadiao的博客

用Keras构建网络并使用其提供的预训练权重进行简单的图像分类．其中decode_predictions()将结果解码为元组列表，内容包括（类别，描述，概率）．使用InceptionV3进行图片分类#!/usr/bin/python# coding:utf8from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3from k...

在上上一篇表情识别–JAFFE数据集1中，将JAFFE数据集中的人脸区域获取，并转换为.csv文件存储．face.csv使用keras建立多层CNN网络对表情数据进行训练． 网络结构为：  [48×48]⇀conv2d［5×5］×32⇀pooling⇀conv2d[5×5]×64⇀pooling⇀fc[12×12×64]×1024⇀dropout⇀softmax[1024×7]&...

数据扩增使用图片生成器ImageDataGenerator用来生成一个batch的图像数据，进行数据扩增.示例:from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_imgdatagen = ImageDataGenerator(rotation_range...

使用Keras时用到了卷积层Convolution2D( )以及Model.fit( )：x = Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(x)Model.fit(x_train, x_train, nb_epoch=10, batch_size=256, shuffle=True, validation...

使用预训练网络的bottleneck特征bottleneck特征通过from keras.applications.vgg16 import VGG16from keras.utils import plot_modelmodel = VGG16(include_top=True, weights='imagenet')model.summary()plot_model(m...

使用keras时遇到如下错误:ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'block2_pool/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,75,128].后发现是图片通道顺序的问题. 参数image_data_format的默认...

Keras：自建数据集图像分类的模型训练、保存与恢复 Keras：使用预训练网络的bottleneck特征准备fine-tune的三个步骤:搭建vgg-16并载入权重;将之前定义的全连接网络加载到模型顶部,并载入权重;冻结vgg16网络的一部分参数.在之前的Keras：自建数据集图像分类的模型训练、保存与恢复里制作了实验用的数据集并初步进行了训练.然后在Keras：使用预...

最近遇到一个项目中需要使用Keras进行训练然后还要用C++去调用模型.但是Keras没有C++接口,因此目前是将Keras模型转换为TensorFlow模型然后再使用TensorFlow的C++接口进行调用.为了快速验证效果,这里只使用原来图片中的2个分类同时每个分类中只使用少部分图片进行训练. 数据集存放目录为:------------------\tmp----------\...