项目总结(十七)猫狗分类

  • 作者:sdau20171754
  • 分类: 深度学习
  • 发表日期:2020-02-15 22:07:22
  • 阅读:(146)
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项目内容:

利用深度学习算法,对训练集猫狗图片进行训练,然后对测试集的猫狗图片进行分类

项目分析:

1、首先进行图像数据增强,分别对训练集,测试集定义图片生成器ImageDataGenerator,在生成器中进行旋转平移,数据归一化等操作

2、利用生成器从文件夹中读取训练集照片和测试集照片,这里照片已经分好了猫狗类别放入两个文件夹中

3、建立卷积神经网络模型,进行训练,详细结构见代码,卷积层之间用relu函数,输出全连接层使用softmax函数,输出维数2,代表二分类

4、利用fit_generator方法进行训练,注意一下steps_per_epoch参数,这里表示图片数除以batch_size,用测试集数据进行检验

5、用load_img读取一张图片进行数据转换后,用模型预测分类

6、这里可以用预处理过的模型代替卷积神经网络。这里用了vgg_16模型,建立vgg16模型,使用imagenet进行初始化,去掉顶层,然后建立一个顺序模型,加入vgg16模型,加入Flatten,加一个256的全连接,加dropout,加输出全连接,其他过程同上,发现训练效果更好一些

项目实现:

图像数据增强示例

卷积神经网络猫狗分类

vgg16猫狗分类


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