MobileNet训练分类网

本文介绍了如何利用TensorFlow训练MobileNet模型进行图像分类。首先,你需要安装TensorFlow并验证安装。接着,理解数据集的文件结构。然后,使用`retrain.py`脚本设置训练参数并开始训练,可以选择不同版本的MobileNet和调整网络复杂度。最后,使用`label_image.py`或`detect.py`进行图像检测,确保脚本参数与训练时的Mobilenet版本一致,并进行图像像素值的归一化处理。

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1.环境准备

  • 安装tensorflow:

    pip install tensorflow

  • 验证安装成功:

    python
    import tensorflow as tf
    tf.__version__
  • tensorflow/examples/git clone下来

2.数据集文件结构

  • 数据

    ../example/image_retraining/ :
    --dataset
    --class1
      --image1.jpg
      --image2.jpg
      ...
    --class2
      --image1.jpg
      ...
    ...  
  • 标签

    ../label.txt :
    class1
    class2
    ...

3.训练脚本

  • ../example/image_retraining/retrain.py 的主函数中有各项训练参数的设置,训练命令例如:

    python retrain.py \
      --image_dir /home/wz/TensorFlow/tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining/dataset \
      --intermediate_store_frequency 1000 \
      --how_many_training_steps 50000 \
      --learning_rate 0.001 \
      --train_batch_size 8 \ 
      --testing_percentage 0 \
      --eval_step_interval 20 \
      --architecture mobilenet_1.0_224 \
      --output_graph  /home/wz/TensorFlow/tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining/tmp/output_graph.pb \
      -
### 使用MobileNet模型进行训练 #### 准备工作 为了使用MobileNet模型进行训练,首先需要安装并导入必要的库。确保已经安装了`tensorflow`和其他依赖项。 ```bash pip install tensorflow ``` 接着,在Python脚本或Jupyter Notebook中导入所需模块: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications import MobileNetV1 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D ``` #### 加载预训练模型 加载不包含顶层分类器的MobileNetV1作为基础模型,并冻结其卷积基底参数以防止更新这些权重。 ```python base_model = MobileNetV1(weights='imagenet', include_top=False) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False # 冻结所有层 ``` #### 构建自定义头部架构 在冻结的基础模型之上添加新的全连接层来适应特定的任务需求。 ```python x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) # 可选中间隐藏层 predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x) # 输出类别数由num_classes决定 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) ``` 此处假设数据集具有`num_classes`个不同标签[^3]。 #### 数据准备与增强 利用ImageDataGenerator类来进行图像增广处理,提高泛化能力。 ```python train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) training_set = train_datagen.flow_from_directory('dataset/training_set', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') validation_set = test_datagen.flow_from_directory('dataset/validation_set', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') ``` 这里假定存在名为`'dataset/'`目录下的两个子文件夹分别存储训练集(`'training_set'`)和验证集(`'validation_set'`)。 #### 编译与训练模型 配置优化器、损失函数以及评估指标之后开始训练过程。 ```python model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(training_set, epochs=epochs_number, validation_data=validation_set) ``` 其中`epochs_number`表示迭代次数,可以根据实际情况调整。
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