我们直接使用预训练好的 VGG 模型。同时,为了展示 VGG 模型对本数据的预测结果,还下载了 ImageNet 1000 个类的 JSON 文件。在这部分代码中,对输入的5个图片利用VGG模型进行预测,同时,使用softmax对结果进行处理,随后展示了识别结果。可以看到,识别结果是比较非常准确的。 !wget https://s3.amazonaws.com/deep-l...
VGG Image Annotator (VIA)是一款开源的图像标注工具,由Visual Geometry Group开发。 可以在线和离线使用,可标注矩形、圆、椭圆、多边形、点和线。标注完成后,可以导出为csv和json文件格式。 地址:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/。 中文使用教程: Mask_RCNN训练自己的数据,制作类似于COCO数据集...
#为过滤器的可视化定义损失张量 from keras.applications import VGG16 from keras import backend as K model = VGG16(weights = 'imagenet',include_top = False) def generate_pattern(layer_name,filter_index,size=150): layer_output = model.get_layer(layer_name).output loss = K.mean(layer_output[...
2.数据处理 normalize=transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],std=[0.229,0.224,0.225])vgg_format=transforms.Compose([transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),normalize,])data_dir='./dogscats'dsets={x:datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir,x),vgg_format)forxin['train','valid'...