24、图像分类与文本评估：VGG模型与BLEU分数的应用指南

图像分类与文本评估：VGG模型与BLEU分数的应用指南

1. 图像分类基础：VGG模型

1.1 ImageNet简介

ImageNet是一个致力于开发带注释图像大型数据库的研究项目，其图像和注释自2010年起成为ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）的基础。该挑战赛是物体类别分类和检测的基准，涉及数百个物体类别和数百万张图像，每年举办一次，吸引了五十多个机构参与。分类任务要求将图像分为1000个不同类别，近年来，深度卷积神经网络模型在这些挑战中表现出色，甚至超越了人类的表现。

1.2 牛津VGG模型

牛津视觉几何组（VGG）的研究人员参与了ILSVRC挑战。2014年，他们开发的卷积神经网络模型（CNN）赢得了图像分类任务。比赛结束后，他们发表了论文，并将模型和学习到的权重在线公开，这推动了迁移学习的发展，使其他研究人员和开发者能够在自己的工作中使用先进的图像分类模型。VGG发布了两个不同的CNN模型，即16层模型和19层模型，尽管它们在性能上不再是最先进的，但仍然是非常强大的模型，可作为图像分类器和新模型的基础。

1.3 在Keras中加载VGG模型

Keras深度学习库提供了加载和使用预训练模型的接口。以VGG16模型为例，可以通过以下代码创建模型：

from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16()

首次运行时，Keras会从互联网下载权重文件并存储在 ∼/.keras/models 目录中，权重