模型训练中的224*224

文章讨论了在图像处理中使用image_tool和labelimg的方法,尝试了set_windowing函数和ROI设置,遇到get_windowing的AttributeError。作者还考虑了crop和resize作为替代方案,同时提到在MaixPy库中寻找相关功能的过程。

1.图像变换:可以image_tool,但还没找到在哪下载

2.labelimg可以标注,但不知道会不会提高效率

3.main函数中有set_windowing(sensor_window),看看这个方法的用法,omv里有,摘录如下:

想用一下get_windowing,结果报错AttributeError: 'module' object has no attribute 'get_windowing',去maixpy上找了找,确实没有,那就不用了

set_windowing不管怎么设roi,都只能从左上角开始        

再试试crop的方案,另外还有resize,先resize

要将LeNet模型适配为输入为224*224的尺寸,需要对模型的卷积层和池化层的参数进行相应调整,以确保特征图在各层间合理传递。以下是具体的调整思路和示例代码: ### 调整思路 1. **输入层**:将输入尺寸修改为224*224。 2. **卷积层和池化层**:调整卷积核大小、步长和填充,以适应新的输入尺寸,避免特征图尺寸过小或过大。 3. **全连接层**:根据调整后最后一个池化层的输出尺寸,调整全连接层的输入神经元数量。 ### 示例代码 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # 构建适配224*224输入的LeNet模型 def lenet_224(): model = models.Sequential() # 输入层,输入尺寸为224*224,通道数为3 model.add(layers.Conv2D(6, kernel_size=5, activation='relu', input_shape=(224, 224, 3))) # 池化层 model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2)) # 卷积层 model.add(layers.Conv2D(16, kernel_size=5, activation='relu')) # 池化层 model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2)) # 将多维特征图展平为一维向量 model.add(layers.Flatten()) # 全连接层 model.add(layers.Dense(120, activation='relu')) model.add(layers.Dense(84, activation='relu')) # 输出层,假设为10分类任务 model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) return model # 创建模型实例 model = lenet_224() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 打印模型结构 model.summary() ``` ### 代码解释 1. **输入层**:将`input_shape`设置为`(224, 224, 3)`,表示输入图像的尺寸为224*224,通道数为3(RGB图像)。 2. **卷积层和池化层**:保持卷积核大小和步长不变,但由于输入尺寸增大,特征图的尺寸也会相应增大。 3. **全连接层**:在展平操作后,根据最后一个池化层的输出尺寸调整全连接层的输入神经元数量。 ### 注意事项 - 调整后的模型可能需要更多的计算资源和训练时间。 - 可以根据实际情况进一步调整卷积核大小、步长和填充,以达到更好的性能。
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