65、python - 利用手写的网络，成功预测一张图片

董董灿是个攻城狮

于 2024-01-10 22:00:26 发布

阅读量397

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： CV视觉算法入门与调优文章标签： python 开发语言深度学习人工智能机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dongtuoc/article/details/135514249

CV视觉算法入门与调优专栏收录该内容

104 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文档介绍了如何利用手动构建的Resnet网络和预处理方法预测图像。通过遍历图片列表，对每张图片进行预处理，然后通过Resnet模型进行推理。结果在ImageNet的标注文档中查找，展示模型识别物体的能力。读者可以尝试运行提供的代码，体验自定义模型的预测效果。

上面两节通过介绍了几种预处理方法，分别是 Resize and Crop 和 Normalization。在完成图像预处理之后，加上之前手动搭建的神经网络，其实我们就可以对图形进行推理识别了。

这一节我们使用自己手写的算法、自己搭建的神经网络，来第一次完成一张图像的识别。

下面对一些重要代码做一下说明。

if __name__ == '__main__':
  pics = GetPicList()
  
  module = Resnet()
  for filename in pics:
    print("Begin predice with " + filename)
    pre_out = PreProcess(filename)
    res = module.run(pre_out)

    # find inference result
    out_res = list(res)
    max_value = max(out_res)
    index = out_res.index(max_value)
    
    print("\npredict picture: " + filen

了解本专栏