这一次我们讲讲keras这个简单、流行的深度学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。...数据定义 前面我们介绍了MNIST数据集实例，很多读者在学习深度学习框架的时候都卡在了这一步，运行完MNIST实例之后无从下手，很大原因可能是因为不知道怎么处理自己的数据集，这一节我们通过一个简单的图像二分类案例...此处采用keras的processing模块里的ImageDataGenerator类定义一个图像分类任务的dataset生成器： train_data_dir = '../../../.....Keras的processing模块中提供了一个能够实时进行数据增强的图像生成类ImagGenerator，该类下面有一个函数flow_from_directory，顾名思义该函数就是从文件夹中获取图像数据...04Keras 网络搭建 Keras网络模型搭建有两种形式，Sequential 顺序模型和使用函数式API的 Model 类模型。
cifar10是是一个图像数据集（官网），包含10种类别的32*32大小的图像共60000张。另外还有cifar100，包含100种类别的更多图像。因此，cifar10分类就是一个图像多分类任务。...因此，本文要说的就是使用Keras框架来开发多种模型和优化方法去训练一个基于cifar10数据集的图像多分类模型。...为了方便训练，我们将图像数据转成float32的形式（tensorflow处理的基本都是float32类型），并且进行标准化，也就是将原本用0255表示颜色值的方式改成01表示颜色值，这有助于训练。...实验结果为，使用Resnet网络训练cifar10分类，100轮以内准确率就基本不再提高，训练集达到100%，验证集达到82.7%，和深层CNN的效果差不多。...完整的代码可以看我的github 结 以上，就是用Keras实验各种模型和优化方法来训练cifar10图像分类了，我认为这是一个很好的入手深度学习图像分类的案例，而Keras也是一个很好上手的框架，在这段学习过程中我受益良多
当然，你可以将整个项目放在GitHub上，但这只能给程序员看，如果你想给自己家里的老人看呢？GitHub肯定不行，所以我们想要的是将我们的深度学习模型部署成世界上任何人都轻易访问的Web应用程序。...用预训练的Keras模型进行预测 model参数是经过训练的Keras模型，其加载如下： from keras.modelsimport load_model import tensorflow as...此字符串将发送到另一个模板以显示为网页。例如，generate_random_start返回格式化的html进入random.html： <!...结论 在本文中，我们了解了如何将经过训练的Keras深度学习模型部署为Web应用程序。这需要许多不同的技术，包括RNN，Web应用程序，模板，HTML，CSS，当然还有Python。...没有多少人可以将深度学习模型部署为Web应用程序，但如果如果按本文操作，那么你就可以！
一种方法是利用预训练好的模型，也就是使用另一个在大量样本下获得足够训练的模型，只要这个模型的训练数据集足够大，而且够通用，那么可以理解为其学到的特征空间层次结构能够有效地作为视觉世界的通用模型基础。...方法是使用一些方法，来随机变换生成一些可信图像，这些通过随机变换生成的图像，要保证从逻辑上不会给模型辨认带来困扰，也就是从分类的角度应该依然属于其原本图像同一类，但是又要与原本的图像有一些区别，这样模型在训练时就不会两次看到完全相同的图像...比如你要训练一个分类猫狗的模型，那可以对某些猫狗图像进行旋转角度、横移、水平翻转，但是竖直翻转可能就不太合适了。...ImageDataGenerator是keras.preprocessing.image包下的一个类，可以设置图像的这些随机扰动来生成新的图像数据，简单的代码如下所示： # -- coding: utf...在循环中这个类会不断地随机组合变换来生成新图像，我们把生成的新图像保存下来，并且设置只生成四张就停，这里比如设置停止条件，否则它会一直生成下去的。
我最喜欢的两种方法包括：（1）为每个标签使用子目录，（2）将所有图像存储在同一个目录中，然后创建一个 CSV 或 JSON 文件将图像文件名映射到它们的标签。...我们的类别准确度和颜色准确度图最好分开看，所以它们是分开的，但放在同一个图片中。 训练多输出/多损失 Keras 模型 请确保你下载了本文附带的代码和数据集。...现在（1）多输出 Keras 模型和（2）标签二值化器都已经放入了内存，我们可以分类图像了： ?...其余三张图像则是我们的模型从未见过的搭配——我们没使用红色鞋子、蓝色鞋子或黑色裙子训练过；但我们将试试多输出分类的效果。 首先从「黑色牛仔裤」开始——这个应该很简单，因为训练数据集中有很多类似图像。...在训练过程中，模型确实看到过鞋子（但是黑色的）；也看到过红色（但是衬衫和裙子）。让人惊喜的是，我们的网络能得到正确的多输出标签，将这张图像分类为「红色鞋子」。成功！ 正确！
这些迭代器对于图像目录包含每个类的一个子目录的多类分类非常方便。但是，在多标签分类的情况下，不可能拥有符合该结构的图像目录，因为一个观察可以同时属于多个类别。...附上分类头 现在，可以将特征提取器层包装在tf.keras.Sequential模型中，并在顶部添加新层。...这样就可以依靠多个逻辑回归在同一模型中同时进行训练。每个最终神经元将充当一个单一类别的单独的二进制分类器，即使提取的特征对于所有最终神经元而言都是相同的。...使用此模型生成预测时，应该期望每个流派都有一个独立的概率得分，并且所有概率得分不一定总和为1。这与在多类分类中使用softmax层（其中概率得分的总和）不同。输出等于1。 ?...这是用于构成模型的TF.Hub模块。 总结 多标签分类：当一个观察的可能标签数目大于一个时，应该依靠多重逻辑回归来解决许多独立的二元分类问题。使用神经网络的优势在于，可以在同一模型中同时解决许多问题。
我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类，并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验，我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。..." keras.models.save_model(model, keras_model) 将keras模型转换为tflite 当使用 TFLite 转换器将 Keras 模型转换为 TFLite...创建一个进行数字分类的分类器 从自定义视图输入图像 图像预处理 用模型对图像进行分类 后处理 在用户界面中显示结果 Classifier 类是大多数 ML 魔术发生的地方。...确保在类中设置的维度与模型预期的维度匹配： 28x28x1 的图像 10 位数字的 10 个类：0、1、2、3…9 要对图像进行分类，请执行以下步骤： 预处理输入图像。...aaptOptions { noCompress "tflite" } 总体来说，用 tf.Keras 训练一个简单的图像分类器是轻而易举的，保存 Keras 模型并将其转换为
我用于构建图像分类模型的方法是否可以推广? ? 对于机器来说，视频可能很棘手。它们的动态特性与图像的静态特性相反，这可能使数据科学家构建这些模型变得复杂。 但不要担心，它与处理图像数据没有什么不同。...对于图像分类任务，我们采用图像，使用特征提取器(如卷积神经网络或CNN)从图像中提取特征，然后基于这些提取的特征对该图像进行分类。视频分类仅涉及一个额外步骤。 我们首先从给定视频中提取帧。...构建视频分类模型的步骤 建立一个能够将视频分类到各自类别的模型很兴奋吧!...由于组内的视频都是来自一个较长的视频，所以在训练集和测试集上共享来自同一组的视频可以获得较高的性能。" 因此，我们将按照官方文档中的建议将数据集拆分为训练和测试集。...接下来，我们将创建验证集。 创建验证集 要创建验证集，我们需要确保每个类的分布在训练集和验证集中都相似。
用Python和上述Keras库来给图像分类 让我们学习如何使用Keras库中预训练的卷积神经网络模型进行图像分类吧。 新建一个文件，命名为classify_image.py，并输入如下代码： ?...通过命令行参数得到指定预训练模型的名字，我们需要定义一个Python字典，将模型名称(字符串)映射到其真实的Keras类。 ?...我们可以看到VGG16正确地将图像分类为“足球”，概率为93.43％。 要使用VGG19，我们只需要更改--network命令行参数： ?...VGG19能够以91.76％的概率将输入图像正确地分类为“convertible”。...ResNet正确地将ClintEastwood持枪图像分类为“左轮手枪”，概率为69.79％。在top-5中还有，“步枪”为7.74％，“冲锋枪”为5.63％。
每个类的图像分布 为了更好地理解数据，对图像进行可视化处理十分重要。因此，我们将每类植物的示例图片展示了出来，以便看到图像之间的差异。 ?...从头开始训练一个卷积神经网络（CNN）的效率相当低下，我们将利用在包含 1000 类图像的 ImageNet 上预训练好的卷积神经网络（CNN）的权重，然后通过将某些层保持为「冻结」状态，再将一些层解冻并进行训练...由于 Keras 库提供了大量预训练好的模型，我们采用 Keras 为对比基准进行初始化。具体而言，我们将使用 ResNet50 和 InceptionResNetV2 这两个模型。...现实生活中的数据集往往都是不平衡的，而模型在样本数量较少的类别上的性能并不太好。所以，将一个具有少数样本的类误分类为一个样本数量较多的类的成本通常要比将数量较多的类误分类高得多。...将图像的尺寸改为 299*299，并且再次利用图像大小为 64*64 的权重对其进行调优，并采用快照集成技术和带热重启的学习率。
然后我们将循环遍历imagePaths，预处理图像数据并解析多类标签。 ? 译者注：该代码的行号出现问题 首先我们将每张图片加载至内存。...当你的没类数据少于1000张图像时，数据增强是一个最好的实践也或许是一个“必须”的实践。 接下来，让我们建立模型并初始化Adam优化器： ?...为多标签分类训练一个Keras神经网络 请不要忘了使用本文底下的“下载”处来下载代码、数据集和预先训练好的模型（以防你不想自己训练模型）。 如果你想要自己训练模型，请打开终端。...我们使用与训练数据相同的同一标准小心预处理图片。 随后，让我们加载模型+多标签二值化器并将图片分类： ? 我们在第34-35行代码中，从磁盘将模型和多标签二值化器加载至内存中。...图片4：这张红色裙子的照片被我们的Keras多标签分类深度学习脚本由分类器正确分为“红色”和“裙子”。 我们成功了！请注意这两个类（“红色”和“裙子”）是如何被标注为高置信程度的。
将这种架构定义为两个子模型是很有帮助的：用于特征提取的CNN模型和用于跨时间步长解释特征的LSTM模型。...这一层实现了多次应用同一层或多个层的期望结果。在本例中，将其多次应用于多个输入时间步骤，并依次为LSTM模型提供一系列图像解释或图像特性。...将图像配置为50×50像素，或总共2500个binary value。...这是一个二分类问题，因此使用具有单个神经元和sigmoid激活函数的Dense输出。编译该模型以使用梯度下降的Adam实施最小化对数损失（二分类交叉熵），并打印二分类精度。完整代码如下。...可以通过将批处理大小（batch_size）设置为1来实现。在模型的保真度（fidelity of the model）上进行权衡以提高计算效率，并将批处理大小设置为32。
字典存储图像文件名以及每个图像中每个对象的地面真实边界框坐标和类。 之后，构建骨干网和 SSD 网络模型。 模型创建的最重要产品是self.ssd – SSD 的网络模型。...在语义分割中，同一对象的所有像素都属于同一类别。 在视觉上，同一对象的所有像素将具有相同的颜色。 例如，属于*汽水**类别的所有像素均为蓝色。 非苏打罐对象的像素将具有不同的颜色。...在本章中，我们将介绍两种可能的线性分配算法，这些算法可用于将无监督的聚类转换为无监督的分类。 在下一节中，我们将讨论可用于实现无监督聚类的编码器网络模型。...我们还将研究线性分配问题，作为为每个聚类指定标签的工具。 5. Keras 中的无监督聚类实现 Keras 中用于无监督聚类的网络模型实现在“列表 13.5.1”中显示。 仅显示初始化。...在eval()方法中，我们使用线性分类器为每个聚类分配标签。 线性分类器unsupervised_labels()是一种匈牙利算法，它以最小的成本将标签分配给群集。
Model类模型（使用Keras函数式API） Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图、或具有共享层的模型）的方法。 ...将文本编码为大小为n的单词索引列表等等。 ...可视化Visualization Keras提供了一些可视化的功能，可以通过plot_model绘制模型的图像并保存，也可以通过Keras的Model上fit方法返回的History对象将训练历史进行可视化...常用数据集Datasets 常用的数据集有CIFAR10小图像分类数据集、CIFAR100小图像分类数据集、IMDB电影评论情感分类数据集、路透社新闻主题分类、MNIST手写字符数据集、Fashion-MNIST...应用Applications Keras的应用模块提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调，可用的模型有（在ImageNet上预训练过的用于图像分类的模型）Xception
作者: 梦里茶 如果觉得我的工作对你有帮助，就点个star吧 关于 这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛，比赛链接: http://js.baidu.com/ 框架 Keras Tensorflow...Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小类内距离 ?...Keras实现 去掉Xception最后用于imagenet分类的全连接层,获取图像深度特征 输入两张图片,可能属于相同类也可能属于不同类 根据特征和标签进行多分类训练 同时以两图是否属于同一类作为二分类标签训练...冻结Xception的卷积层,采用ADMM训练多分类和二分类模型....: trick_tune.py 测试: baidu_dog_test.py 一些测试结果 InceptionV3,多分类模型: 0.2502 Xception,多分类模型: 0.2235 Xception
预训练模型的分类部分通常特定于原始分类任务，并且随后特定于训练模型的类集。...可以将特征视为输入的一些多维表示，可以通过模型理解，并且有助于将输入图像分类为训练模型的许多类之一。...最重要的是，应用一个keras.layers.Dense()图层将这些要素转换为tf_flowers数据集中总共5个类的每个图像的单个预测。...进一步提高性能的一种方法是与顶级分类器的训练一起“微调”预训练模型的顶层的权重。此训练过程将强制将基本模型权重从通用要素图调整为专门与数据集关联的要素。阅读更多这里官方TensorFlow网站上。...TensorFlow服务服务器期望输入图像尺寸为（1,128,128,3），其中“1”是批量大小。使用Keras库中的图像预处理工具将输入图像加载并转换为所需的尺寸。
我们在这篇文章中利用了5个口袋妖怪类，但是不要忘记，如果你为每个物种下载了足够的示例图像，你就可以使用807口袋怪兽种类！...我们使用softmax分类器对模型进行四舍五入，该分类器将返回每个类标签的预测概率。 本节顶部的架构图中 可以看到SmallerVGGNet前几层网络架构的可视化 。...一旦我们的Keras CNN完成了训练，我们将需要保存（1）模型和（2）标签二进制器，因为当我们在训练/测试集以外的图像上测试网络时，我们需要从磁盘加载它们： ?...模型的局限性 这种模式的主要局限之一是少量的训练数据。我测试了各种图像，有时分类不正确。发生这种情况时，我更仔细地检查了输入图像+网络，发现图像中最主要的颜色显著影响分类。...在下篇文章中，我将展示如何将我们训练的Keras +卷积神经网络模型部署到智能手机！
大家可以通过多次调整模型参数的形式对本文介绍的模型进行实践，这样将更有助于理解。 本主题将包含一系列文章，本文为本系列的第一部分，第二部分将侧重于自然语言处理（NLP），第三部分将关注语音处理模型。...从深度学习的角度考虑，这个问题的首选技术是基于深度学习的图像处理。在这个分类问题中，我们可以使用预训练的Keras VGG16模型来识别给定图像中的番茄是成熟的还是未成熟。...在这个特殊问题中，我们必须将车辆图像分类为不同的类别。这些类包括品牌，型号，年份，例如2012款特斯拉Model S等等。...这种预训练模型是通过以下方法设计的： vgg-face-keras：直接将vgg-face模型转换为keras模型 vgg-face-keras-fc：首先将vgg-face Caffe模型转换为mxnet...大家可以从上面的图像推断出该模型如何工作，以便将面部特征重建为三维空间。
选自towardsdatascience 作者：Lars Hulstaert 机器之心编译 了解图像分类的不同网络架构是一项非常艰巨的任务。本文将讨论目前可在 keras 上使用的主要架构。...本文将讨论如何进行图像预处理，数据增强用于哪类数据，优化机制以及输出层的实现方法。 预处理 通常而言，我们会计算训练集图像的平均像素值，将其从图像中减去。...请注意，在 keras 环境下使用这些模型时考虑预处理方法很重要。计算机视觉模型不同，Keras 的「预处理」也不同。 数据增强 图像分类的数据集非常大。尽管如此，依然需要数据增强来提高模型泛化能力。...同一照片不同裁剪方式的实例（选自 Andrew Howard 论文） 训练机制 在 keras 中可通过多 GPU 数据并行化训练模型（一般批大小为 256）。...标签平滑就是为每个类都分配一些权重，而不是将全权重分配给 ground truth 标签。由于网络对训练标签的过拟合程度较低，因此它应该能够更好地泛化，这与使用 L2 正则化效果相仿。
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