我们要在PaddleHub中选择合适的预训练模型来Fine-tune,由于桃子分类是一个图像分类任务,这里采用Resnet50模型,并且是采用ImageNet数据集预训练过的版本。这个预训练模型是在图像任务中的一个“万金油”模型,Resnet是目前较为有效的处理图像的网络结构,50层是一个精度和性能兼顾的选择,而ImageNet又是计算机视觉领域公开...
今天我们带大家利用PaddleHub搭建ResNet50_vd网络,实现桃子分类,让大家亲自感受图像分类的魅力。 本实践旨在通过桃子分类来让大家对图像分类问题有一个初步了解,同时理解和掌握如何使用PaddleHub搭建一个经典的卷积神经网络。 如果您觉得本案例对您有帮助,欢迎Star收藏一下,不易走丢哦~,链接指路:https://github.com/P...
对于一幅输入的桃子图像,首先使用ResNet50_vd网络提取特征,获取特征表示;然后使用分类器获取属于每个桃子类别的概率值。在训练阶段,通过模型输出的概率值与样本的真实标签构建损失函数,从而进行模型训练;在推理阶段,选出概率最大的类别作为最终的输出。 2. 环境搭建与准备 安装PaddlePaddle: 参考快速安装,aistudio已经...
对于一幅输入的桃子图像,首先使用ResNet50_vd网络提取特征,获取特征表示;然后使用分类器获取属于每个桃子类别的概率值。在训练阶段,通过模型输出的概率值与样本的真实标签构建损失函数,从而进行模型训练;在推理阶段,选出概率最大的类别作为最终的输出。 2. 环境搭建与准备 安装PaddlePaddle: 参考快速安装,aistudio已经...
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