keras中使用预训练模型进行图片分类

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keras中使用预训练模型进行图片分类

keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用. 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上给出了使用 ResNet50 进行 ImageNet 分类的样例 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocess…

keras中VGG19预训练模型的使用

keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件,其他可用的模型还有VGG16.Xception.ResNet50.InceptionV3 4个. VGG19在keras中的定义: def VGG19(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000) include_top: 是否包含最后的3个全连接层 weights: 定…

Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类

BERT 预训练模型及文本分类介绍如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞…

C#中的深度学习（五）：在ML.NET中使用预训练模型进行硬币识别

在本系列的最后,我们将介绍另一种方法,即利用一个预先训练好的CNN来解决我们一直在研究的硬币识别问题. 在这里,我们看一下转移学习,调整预定义的CNN,并使用Model Builder训练我们的硬币识别模型. 我们将使用ML.NET代替Keras.NET.为什么不使用Keras.NET呢?尽管Keras.NET非常简单,易于学习,虽然它包含前面提到的预定义模型,但它的简单性使我们无法自定义CNN架构来适应我们的问题. ML.NET是一个微软的免费机器学习框架,旨在使用C#和F#进行开发.最重要的…

在ubuntu中配置深度学习python图片分类实验环境

1 安装numpy,scipy, matplotlib, sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install python-scipy sudo apt-get install python-matplotlibsudo apt-get install python-dev 2 图片处理相关的科学库 pip install scikit-image 3 安装cv2 需要下载opencv,我用的是opencv-2.4.13.zip 1>安装…

我的Keras使用总结（4）——Application中五款预训练模型学习及其应用

本节主要学习Keras的应用模块 Application提供的带有预训练权重的模型,这些模型可以用来进行预测,特征提取和 finetune,上一篇文章我们使用了VGG16进行特征提取和微调,下面尝试一下其他的模型. 模型的预训练权重将下载到 ~/.keras/models/ 并在载入模型时自动载入,当然我们也可以下载到自己的目录下,但是需要去源码修改路径. 模型的官方下载路径:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases Te…