หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>โค้ดแหล่งที่มา AI
ดาวน์โหลด

ถ่ายโอนชุดการเรียนรู้ใน Keras

ข่าว

คำอธิบาย

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้ทำหน้าที่เป็น Transfer Learning Suite เป้าหมายคือเพื่อให้สามารถถ่ายโอนการเรียนรู้ได้อย่างง่ายดายโดยใช้โมเดลการจัดหมวดหมู่รูปภาพ Keras ในตัว! ข้อเสนอแนะใด ๆ เพื่อปรับปรุงพื้นที่เก็บข้อมูลนี้หรือคุณสมบัติใหม่ใด ๆ ที่คุณต้องการดูยินดีต้อนรับ!

คุณสามารถตรวจสอบ Semantic Segmentation Suite ของฉันได้

โมเดล

Keras รุ่นในตัวทั้งหมดมีจำหน่าย:

แบบอย่าง ขนาด ความแม่นยำอันดับ 1 ความแม่นยำระดับ 5 อันดับแรก พารามิเตอร์ ความลึก
VGG16 528 เมกะไบต์ 0.715 0.901 138,357,544 23
วีจีจี19 549 เมกะไบต์ 0.727 0.910 143,667,240 26
เรสเน็ต50 99 เมกะไบต์ 0.759 0.929 25,636,712 168
เอ็กซ์เซปชั่น 88 เมกะไบต์ 0.790 0.945 22,910,480 126
InceptionV3 92 เมกะไบต์ 0.788 0.944 23,851,784 159
InceptionResNetV2 215 เมกะไบต์ 0.804 0.953 55,873,736 572
โมบายเน็ต 17 เมกะไบต์ 0.665 0.871 4,253,864 88
หนาแน่นNet121 33 เมกะไบต์ 0.745 0.918 8,062,504 121
หนาแน่นเน็ต169 57 เมกะไบต์ 0.759 0.928 14,307,880 169
DenseNet201 80 เมกะไบต์ 0.770 0.933 20,242,984 201
NASNetMobile 21 เมกะไบต์ นา นา 5,326,716 นา
NASNetLarge 342 เมกะไบต์ นา นา 88,949,818 นา

ไฟล์และไดเร็กทอรี

  • main.py: โหมดการฝึกอบรมและการทำนาย

  • utils.py: ฟังก์ชั่นยูทิลิตี้ตัวช่วย

  • จุดตรวจ: ไฟล์จุดตรวจสำหรับแต่ละยุคระหว่างการฝึกอบรม

  • การคาดการณ์: ผลการคาดการณ์

การติดตั้ง

โครงการนี้มีการอ้างอิงดังต่อไปนี้:

  • Numpy sudo pip install numpy

  • OpenCV Python sudo apt-get install python-opencv

  • TensorFlow sudo pip install --upgrade tensorflow-gpu

  • Keras sudo pip install keras

การใช้งาน

สิ่งเดียวที่คุณต้องทำเพื่อเริ่มต้นคือตั้งค่าโฟลเดอร์ในโครงสร้างต่อไปนี้: 

 ├── "dataset_name"                   
|   ├── train
|   |   ├── class_1_images
|   |   ├── class_2_images
|   |   ├── class_X_images
|   |   ├── .....
|   ├── val
|   |   ├── class_1_images
|   |   ├── class_2_images
|   |   ├── class_X_images
|   |   ├── .....
|   ├── test
|   |   ├── class_1_images
|   |   ├── class_2_images
|   |   ├── class_X_images
|   |   ├── .....

จากนั้นคุณก็สามารถรัน main.py ! ตรวจสอบอาร์กิวเมนต์บรรทัดคำสั่งเพิ่มเติม: 

 usage: main.py [-h] [--num_epochs NUM_EPOCHS] [--mode MODE] [--image IMAGE]
               [--continue_training CONTINUE_TRAINING] [--dataset DATASET]
               [--resize_height RESIZE_HEIGHT] [--resize_width RESIZE_WIDTH]
               [--batch_size BATCH_SIZE] [--dropout DROPOUT] [--h_flip H_FLIP]
               [--v_flip V_FLIP] [--rotation ROTATION] [--zoom ZOOM]
               [--shear SHEAR] [--model MODEL]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --num_epochs NUM_EPOCHS
                        Number of epochs to train for
  --mode MODE           Select "train", or "predict" mode. Note that for
                        prediction mode you have to specify an image to run
                        the model on.
  --image IMAGE         The image you want to predict on. Only valid in
                        "predict" mode.
  --continue_training CONTINUE_TRAINING
                        Whether to continue training from a checkpoint
  --dataset DATASET     Dataset you are using.
  --resize_height RESIZE_HEIGHT
                        Height of cropped input image to network
  --resize_width RESIZE_WIDTH
                        Width of cropped input image to network
  --batch_size BATCH_SIZE
                        Number of images in each batch
  --dropout DROPOUT     Dropout ratio
  --h_flip H_FLIP       Whether to randomly flip the image horizontally for
                        data augmentation
  --v_flip V_FLIP       Whether to randomly flip the image vertically for data
                        augmentation
  --rotation ROTATION   Whether to randomly rotate the image for data
                        augmentation
  --zoom ZOOM           Whether to randomly zoom in for data augmentation
  --shear SHEAR         Whether to randomly shear in for data augmentation
  --model MODEL         Your pre-trained classification model of choice
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด