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本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务,分类的模型使用MobileNetV2。本文实现的算法有一下几个特点:
1、自定义了图片加载方式,更加灵活高效,不用将图片一次性加载到内存中,节省内存,适合大规模数据集。
2、加载模型的预训练权重,训练时间更短。
3、数据增强选用albumentations。
关于MobileNetV2更详细的讲解,可以参考下面的文章:
https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122766065
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MobileNetV2_demo
├─data
│ ├─test
│ └─train
│ ├─Black-grass
│ ├─Charlock
│ ├─Cleavers
│ ├─Common Chickweed
│ ├─Common wheat
│ ├─Fat Hen
│ ├─Loose Silky-bent
│ ├─Maize
│ ├─Scentless Mayweed
│ ├─Shepherds Purse
│ ├─Small-flowered Cranesbill
│ └─Sugar beet
├─train.py
├─test1.py
└─test.py
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新建train.py
import numpy as np
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import cv2
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.python.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
import os
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
import albumentations
norm_size = 224
datapath = ‘data/train’
EPOCHS = 100
INIT_LR = 1e-3
labelList =
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