所用的模型:VGG16 所用的数据集:flower_photo(数据集中有五种花朵的类别) 参考的权重文件:VGG16.npy(是大牛们通过无数次的训练得出的针对于ImageNet数据集训练的参数,有1000个类别) 设计思路合理性: 由于我们的数据集有限,通常我们的数据集都是中等大小,而且我们的硬件条件有限,很难从头训练一个神经网络,并且将...
整个数据集并不大,因此可以将其先读入到内存(显存中),而不再需要每次要用到的时候再从硬盘中读取,能够有效地提升运行速度。 而图片的数量并不多,因此还需要用到图片增广技术。 读取数据集 Kaggle上的数据已经按照文件夹将图片分好类了,因此读取图片的时候,需要按照文件夹来归类。 class Flower_Dataset(Dataset): ...
在项目Test3_vggnet文件夹下创建新文件夹"flower_data"; 将下载的数据集解压到flower_data文件夹下; 执行"split_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val; 执行train.py文件 注意将数据路径修改为当前文件夹下; 生成vgg16Net.pth权重文件 。 3.5 结果展示 利用生成vgg16Net.pth权重文件 下载一张...
# 解压花朵数据集 !cd data/data2815 && unzip -qo flower_photos.zip In [2] # 解压预训练参数 !cd data/data6489 && unzip -qo VGG16_pretrained.zip In [3] # 预处理数据,将其转化为标准格式。同时将数据拆分成两份,以便训练和计算预估准确率 import codecs import os import random import shutil ...
第二步我们按照7:1的比例划分训练集与验证集,之后打乱数据集的顺序并生成数据列表 In [ ] def get_data_list(target_path,train_list_path,eval_list_path): ''' 生成数据列表 ''' #存放所有类别的信息 class_detail = [] #获取所有类别保存的文件夹名称 data_list_path=target_path+"flower_photos/flow...
首先保证代码或者 jupyter notebook 运行的工作目录下有 flowerphotos,tensorflowvgg 这两个文件夹,分别是花朵数据集和 tensorflowvgg,然后将之前下载的 VGG16 拷贝到 tensorflowvgg 文件夹中。 ├── transfer_learning.py(运行代码) ├── flower_phtots ...
执行下面代码,将数据集划分为训练集与验证集。 split_data.py import os from shutil import copy import random def mkfile(file): if not os.path.exists(file): os.makedirs(file) file = 'flower_data/flower_photos' flower_class = [cla for cla in os.listdir(file) if ".txt" not in cla] ...
数据集来自谷歌的一个鲜花数据集,网址http://download.tensorflow.org/example_image/flower_photo.tgz 该数据集比较小,包含五类鲜花的照片,Diasy(小雏菊)、 tulip(郁金香)、rose(玫瑰)、sunflower(向日葵)、dandelion(蒲公英),每一类图片有800张左右,且大小不一,但图像都比较小约为,400x300。
3.1 数据集 本文使用花分类数据集,下载链接: 花分类数据集——http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 数据集划分参考这个pytorch图像分类篇:3.搭建AlexNet并训练花分类数据集 3.1 demo 结构: 在CPU 训练的基础上,为了修改为 GPU 训练,因此单独修改了一个文件 train_gpu.py。
我们开始评估单个ConvNet模型在单个尺度上的性能,用的上2.2节描述的层配置。测试图像大小设置如下:Q=S,S固定,和 Q=0.5()比在具有固定最小边(S=256或S=384)的图像上训练产生明显的更好的结果。这证实了通过尺寸抖动的训练集的增加确实有助于捕获多尺度的图像统计数据。