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Keras VGG16 微调

keras==2.0.0 和 theano 后端. 注意:我使用了来自 gist 和 applications.VGG16 实用程序的示例，但在尝试连接模型时遇到问题，我对 keras 函数式 API.所以我在这里提供的这个解决方案是最“成功"的一个，即它只在拟合阶段失败. 更新 #1 好的，这是关于我正在尝试做的事情的一个小解释.首先，我从 VGG16 生成瓶颈特征如下: d ..

发布时间：2021-12-31 17:07:45 python neural-network keras deep-learning vgg-net Python

Keras VGG16 preprocess_input 模式

我使用的是 Keras VGG16 模型. 我看到有一个 preprocess_input 方法与 VGG16 模型结合使用.此方法似乎调用了 imagenet_utils.py 中的 preprocess_input 方法其中(视情况而定)调用 _preprocess_numpy_input 方法在 imagenet_utils.py 中. preprocess_input 有一个 ..

发布时间：2021-12-27 17:25:24 tensorflow keras deep-learning vgg-net image-preprocessing 其他开发

我想知道是否可以将自定义模型添加到 keras 的损失函数中.例如: def model_loss(y_true, y_pred):inp = 输入(形状=(128, 128, 1))x = 密集(2)(输入)x = 展平()(x)模型 = 模型(输入=[inp]，输出=[x])a = 模型(y_pred)b = 模型(y_true)# 计算 MSEmse = K.mean(K.square(a ..

发布时间：2021-12-27 17:23:12 python tensorflow keras deep-learning vgg-net Python

添加的图层必须是类图层的实例.发现:<tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer>

我是机器学习的新手.我正在关注有关微调 VGG16 模型的教程.> 模型加载良好，代码如下: vgg_model = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16() 但得到这个错误: TypeError: 添加的图层必须是类图层的实例.发现: ..

发布时间：2021-12-19 12:58:31 python tensorflow keras transfer-learning vgg-net Python

将 Keras 模型集成到 TensorFlow 中

我正在尝试在 TensorFlow 代码中使用预训练的 Keras 模型，如这篇 Keras 博客文章在第二部分:在 TensorFlow 中使用 Keras 模型. 我想使用 Keras 中可用的预训练 VGG16 网络从图像中提取卷积特征图，并在其上添加我自己的 TensorFlow 代码.所以我这样做了: 将 tensorflow 导入为 tf从 tensorflow.pytho ..

发布时间：2021-12-19 12:54:48 python tensorflow keras deep-learning vgg-net Python

如何将两个 keras 模型连接到一个模型中?

假设我有一个 ResNet50 模型，我希望将该模型的输出层连接到 VGG 模型的输入层. 这是 ResNet 模型和 ResNet50 的输出张量: img_shape = (164, 164, 3)resnet50_model = ResNet50(include_top=False, input_shape=img_shape, weights = None)打印(resnet50_ ..

发布时间：2021-09-05 20:02:14 python tensorflow keras resnet vgg-net Python

在Keras中使用VGG16进行MNIST和转移学习-验证准确性低

我最近开始为项目使用Keras的flow_from_dataframe()功能，并决定使用MNIST数据集对其进行测试.我有一个目录，里面充满了png格式的MNIST样本，还有一个数据框，其中一列的内容是绝对目录，另一列的内容是标签. 我还使用转移学习，导入VGG16作为基础，并在10的softmax层之前添加我自己的512节点relu密集层和0.5退出(对于数字0-9).我正在使用rmspro ..

发布时间：2021-05-28 19:14:56 python-3.x tensorflow machine-learning keras vgg-net AI人工智能

在Keras中的GPU上微调VGG-16:内存消耗

我正在为任务调整VGG-16.我的想法是，我加载预训练的权重，删除最后一层(具有1000个输出的softmax)，并用具有几个输出的softmax替换它.然后冻结除最后一层以外的所有层，并训练模型. 这是构建原始模型并加载权重的代码. def VGG_16(weights_path = None):模型= Sequential()model.add(ZeroPadding2D((1,1) ..

发布时间：2021-05-28 19:10:49 python tensorflow machine-learning keras vgg-net AI人工智能

使用VGGFace权重微调VGG模型

我正在使用经过微调的VGG16模型，该模型使用预训练的"VGGFace"权重来处理“狂野中的带标签的面孔"(LFW数据集).问题是，在训练了一个纪元(大约0.0037％)之后，我得到的准确性非常低，即该模型根本没有学习. 我认为它必须与我的体系结构有关.我的架构是这样的: vgg_x = VGGFace(model = 'vgg16', weights = 'vggface', inp ..

发布时间：2021-02-14 20:49:27 keras vgg-net 其他开发

使用vgg16进行验证时准确性低

我正在为一个项目进行犬种分类，但是遇到一个主要问题，我不知道如何解决. 数据集是斯坦福狗数据集提供的狗的图像. > 我使用keras进行数据增强: from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img from keras import optim ..

发布时间：2021-02-14 20:25:27 python tensorflow machine-learning keras vgg-net AI人工智能

Resnet50不收敛。 VGG16工作正常

我使用 resnet50 作为骨干训练了一个回归网络。网络的输入是尺寸为 224 * 224 * 3 的图像，网络的输出是一个值，范围从 0 到 1 。但是无论我使用 Sigmoid 或 relu 作为输出层的激活。 mae 或 mse 作为损失功能。例如，我使用 resnet50 作为主干，使用 mae 作为损失函数，使用 Sigmoid >是输出层的激活功能。 SGD 作为优化 ..

发布时间：2020-10-19 22:55:52 deep-learning resnet vgg-net 其他开发

修改VGG-16的权重文件（.h5）中的某些值

我将VGG模型每一层的权重和偏差值保存为.h5文件。我从以下文件中获取文件： https://github.com/ fchollet / deep-learning-models / releases / tag / v0.1 现在，假设我要更改该文件中的一些值。借助如何使用h5py覆盖h5文件中的数组，我尝试执行以下操作： import h5py file_name =“ v ..

发布时间：2020-10-03 23:56:43 python tensorflow conv-neural-network cnn vgg-net Python

VGG 16/19缓慢的运行时间

当我尝试使用Caffe和Python（2.7和3.5）从经过预训练的VGG 16/19模型中获取输出时，在net.forward（）步骤（在笔记本电脑的CPU上）上花费了15秒以上。我想知道是否有人会建议我这样做，就像许多其他模型（例如ResNet，AlexNet）一样，我很快就得到了输出，我使用的代码如下： img = cv2.imread（路径+ img_name ..

发布时间：2020-09-28 18:45:46 python caffe pycaffe vgg-net Python

为什么vgg.prepare()方法创建给定图像的9个副本?

将vgg.prepare()应用于以下图像时，会得到以下结果: 我使用以下代码行: Image.fromarray(np.uint8(vgg.prepare(pep).reshape(224,224,3))) 并获得包含给定图像的9个副本的图像: 解决方案我终于明白了你的所作所为... 唯一的错误是.reshape. 由于图像是转置的，而不是重塑的，因此必须重新转置才能恢 ..

发布时间：2020-07-03 22:44:41 python image pre-trained-model chainer vgg-net Python

进行迁移学习时，如何在vgg16内添加customm层?

我正在尝试通过vgg16使用转移学习.我的主要概念是训练vgg16的前几层，并添加我自己的层，后言添加vgg16中的其余层，并在末尾添加我自己的输出层.为此，我遵循以下顺序:(1)加载图层和freez图层，(2)添加我的图层，(3)加载其余的图层(输出图层除外)[这是我遇到以下错误的地方]和freez该层，(4)添加输出层.我的方法可以吗?如果没有，那么我在哪里做错了?这是错误: Value ..

发布时间：2020-04-25 11:01:13 tensorflow keras deep-learning transfer-learning vgg-net 其他开发

如何正确使用vgg模型的中间层

我所做的是: from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.layers import * from keras.models import Model import numpy as np vgg_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape ..

发布时间：2020-04-25 10:47:17 python machine-learning keras keras-layer vgg-net AI人工智能

如何在Keras中预处理VGG16微调的训练集?

我已经微调了Keras VGG16模型，但是我不确定训练阶段的预处理. 我创建了一个火车生成器，如下所示: train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_folder, target ..

发布时间：2020-04-25 10:28:01 python tensorflow keras vgg-net Python

VGG，喀拉拉邦的知觉丧失

我想知道是否可以在keras中将自定义模型添加到损失函数中.例如: def model_loss(y_true, y_pred): inp = Input(shape=(128, 128, 1)) x = Dense(2)(inp) x = Flatten()(x) model = Model(inputs=[inp], outputs=[x]) a ..

发布时间：2020-04-25 10:13:47 python tensorflow keras deep-learning vgg-net Python

添加的层必须是类Layer的实例.找到:< tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer>

我是机器学习的新手.我在微调VGG16模型时遵循了教程. 此代码可以很好地加载模型: vgg_model = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16() 但出现此错误: TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: ..

发布时间：2020-04-25 10:12:53 tensorflow keras vgg-net transfer-learning finetunning 其他开发

停止并重新开始VGG-16的培训

我正在使用预先训练的VGG-16模型进行图像分类.我要添加自定义的最后一层，因为我的分类类别数是10.我正在训练200个时代的模型. 我的问题是:如果我在某个时期随机停止(通过关闭python窗口)培训，有什么办法，比如说时期否. 50，然后从那里继续?我已经阅读过有关保存和重新加载模型的信息，但是我的理解是，该模型仅适用于我们的自定义模型，而不适用于像VGG-16这样的预训练模型. ..

发布时间：2020-04-25 10:03:16 python-3.x machine-learning keras checkpointing vgg-net AI人工智能

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