train_num = len(train_dataset) # {'daisy':0, 'dandelion':1, 'roses':2, 'sunflower':3, 'tulips':4} flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) # write dict into json file json_str = json.dumps(cla_dict, inde...
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...
# 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 ...
1.输入:flower五分类数据集(tensorflow) 2.算法: import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.models importModelimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random import os import cv2### config.py###IMAGE_ROOT='./flower_data'CLASS={'dandelion':...
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。
TensorFlow2学习十五、使用VGG16模型训练自己的数据集 一、说明 VGG16在2014年ImageNet比赛中获胜。ImageNet数据集中有1000个图像属于1000个不同的类别。 VGG模型的权重是免费的,可以在您自己的模型和应用程序中加载和使用。这使得其他研究人员和开发人员可以在自己的工作和程序中使用最先进的图像分类模型。
of flowers. The recognition requires profound botanical knowledge and experience summary of long-term observation. Intelligent recognition can be easily realized through in-depth learning. This paper improves the Visual Geometry Group Network(VGG-16) algorithm through migration learning to realize flower ...
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] ...