19、利用ResNet50V2和迁移学习进行图像分类与数据增强

利用ResNet50V2和迁移学习进行图像分类与数据增强

1. 使用ResNet50V2进行图像分类

我们可以使用Keras加载预训练的卷积神经网络（CNN）来对图像进行分类。以下是具体步骤：
1. 加载ResNet50V2模型

from tensorflow.keras.applications import ResNet50V2
model = ResNet50V2(weights='imagenet')
model.summary()

2. 加载并显示北极狐图像

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.preprocessing import image
x = image.load_img('Wildlife/samples/arctic_fox/arctic_fox_140.jpeg',
                   target_size=(224, 224))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.imshow(x)

3. 预处理图像并进行分类