基于VGG-16的图像分类实验

最新推荐文章于 2024-03-19 21:09:16 发布

Make Huang

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：图像分类文章标签：图像分类 vgg16 深度学习计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hxf19961219/article/details/89737498

1、数据准备
本次实验我使用的数据是5种花的图片，真实图片如下所示：
在这里插入图片描述
5种花简单用0–4标签，训练一个不错的网络模型需要大量的数据，本次实验样本数量如下表：

2、vgg16网络结构
vgg_16典型的特点就是使用33大小的卷积核堆叠来达到55和7*7的效果。网络结构如下：

在这里插入图片描述

3、代码实现
本次实验使用keras框架，实验全部代码如下：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras import backend as K

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input,Dense,Conv2D,MaxPooling2D,UpSampling2D,Dropout,Flatten 
from keras.layers import BatchNormalizatio