机器学习笔记 - 【机器学习案例】基于KerasCV的预训练模型自定义多头+多标签预测

最新推荐文章于 2025-01-13 11:25:28 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 数字图像处理从入门到精通 文章标签： 机器学习 人工智能 KerasCV 多标签预测 kaggle object detection 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/132521623
本文介绍了如何使用KerasCV库进行计算机视觉任务，特别是针对腹部创伤检测的案例。首先概述了KerasCV的功能和模型支持，接着详细展示了数据处理、模型构建（使用预训练的ResNetBackbone）、训练过程、学习率调度以及最佳模型保存。文章还强调了训练和验证数据一致性的重要性，并提供了部分关键代码段。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、KerasCV

        KerasCV 是一个模块化计算机视觉组件库，可与 TensorFlow、JAX 或 PyTorch 原生配合使用。这些模型、层、指标、回调等基于Keras Core构建，可以在任何框架中进行训练和序列化，并在另一个框架中重复使用，而无需进行昂贵的迁

        KerasCV 可以理解为 Keras API 的水平扩展：组件是新的第一方 Keras 对象，它们过于专业化，无法添加到核心 Keras 中。它们获得与核心 Keras API 相同级别的完善和向后兼容性保证，并且由 Keras 团队维护。

        我KerasCV 的 API 协助执行常见的计算机视觉任务，例如数据增强、分类、对象检测、分割、图像生成等。应用计算机视觉工程师可以利用 KerasCV

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学以致用 知行合一
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06-04 1692
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借着课题机会，尝试写下使用指导教程，也作为备忘。 更多资料参考官网文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ O、 简介 Keras是一个纯粹Python的DL框架， 适用的Python版本是：Python 2.7-3.5， 我用来进行快速验证，实际应用部署我觉得还是用更偏底层的caffe或者tensorflow 一、安
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