在上一篇的基础上,对数据调用keras图片预处理函数preprocess_input做归一化预处理,进行训练。 导入preprocess_input: importosfromkerasimportlayers, optimizers, modelsfromkeras.applications.resnet50importResNet50, preprocess_inputfromkeras.layersimport*fromkeras.modelsimportModel 数据生成添加preprocessing_function=prep...
vgg16.preprocess_input 将把输入图像从 RGB 转换为 BGR,然后针对ImageNet数据集对每个颜色通道进行零中心化,而不进行缩放。 参数: include_top(包括顶层):是否包括网络顶部的3个全连接层。 weights(权重):可以是None(随机初始化)、"imagenet"(在ImageNet上的预训练)或要加载的权重文件的路径。 input_tensor(...
我们还可以定义一个新函数 “get_embeddings()”,给定包含人脸的照片的文件名列表,该函数会通过上一节中开发的 “extract_face()” 函数从每张照片中提取一张人脸,由于 VGGFace2 模型的输入需要进行预处理,可通过调用 “preprocess_input()” 函数来实现,之后再预测每个模型的人脸嵌入。以下是 “get_embeddings()...
keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np # 加载图像并调整大小 img_path = 'path_to_your_image.jpg' # 替换为您的图像路径 img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) # 将图像转换为数组 img_array = image.img_to_array(img) #...
resnet50 import preprocess_input, decode_predictions # 加载预训练的ResNet50模型,包括权重 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) 在PyTorch中,你可以使用torchvision.models模块来加载模型: import torchvision.models as models # 加载预训练的ResNet50模型,不包括分类层 model = models....
test_db = test_db.map(preprocess).batch(256) sample = next(iter(train_db)) 搭建神经网络 在本文中,通过BasicBlock类和ResNet类,搭建了一个如下结构的18层的ResNet。 图3 红框内即所搭建的18层ResNet的结构[1] # 残差块,即ResNet的基本单元 class BasicBlock(layers.Layer): # 主要是由两个卷积层...
preprocess_input() 用于预处理编码一批图像的张量或Numpy数组,图像从RGB转换为BGR,然后每个颜色通道相对于ImageNet数据集以零为中心,没有缩放。这个函数一般带两个参数 返回一个类型为float32的 numpy.array 或者 tf.Tensor。 官方例子 (1)直接使用训练好的模型做预测 ...
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input def identity_block(input_tensor, kernel_size, filters, stage, block): filters1, filters2, filters3 = filters conv_name_base = 'res' + str(stage) + block + '_branch'
samples = preprocess_input(samples, version=2) 以下是完整的使用 VGGFace2 模型进行人脸识别的示例,通过下载 Sharon Stone 的照片(“sharon_stone1.jpg”)进行测试,提取单个人脸并预测其身份,然后显示前五个最高概率的名称。 注意:考虑到算法或评估过程的随机性质,或者数值精度的差异,您的结果可能会有所不同(可...
samples = preprocess_input(samples, version=2) 以下是完整的使用 VGGFace2 模型进行人脸识别的示例,通过下载 Sharon Stone 的照片(“sharon_stone1.jpg”)进行测试,提取单个人脸并预测其身份,然后显示前五个最高概率的名称。 注意:考虑到算法或评估过程的随机性质,或者数值精度的差异,您的结果可能会有所不同(可...