新数据集相比于原数据集在样本量上较大，但内容非常不同：由于数据集很大，我们可以尝试从头开始训练一个深度网络。然而，在实际应用中，用一个预训练模型的网络权重来初始化新网络的权重，仍然是不错的方法。...迁移学习和微调方法实现 数据准备 图3：Kaggle猫狗大赛的示例图像 我们将使用Kaggle猫狗大赛中提供的数据集，将训练集目录和验证集目录设置如下： 代码1 网络实现 让我们开始定义generators...为了实现数据增强，还定义了旋转、移动、剪切、缩放和翻转操作的参数范围。 接下来，我们从keras.applications模块中引出InceptionV3网络。...代码3 设置了标志位include_top = False，去除ImageNet网络的全连接层权重，因为这是针对ImageNet竞赛的1000种日常对象预先训练好的网络权重。...代码8 模型预测 现在我们通过keras.model保存训练好的网络模型，通过修改predict.py中的predict函数后，只需要输入本地图像文件的路径或是图像的URL链接即可实现模型预测。
当我们得到一个深度学习任务时，例如，一个涉及在图像数据集上训练卷积神经网络（Covnet）的任务，我们的第一直觉将是从头开始训练网络。...因此，更常见的是微调一个在大数据集上已经训练好的模型，就像 ImageNet（120 万的标注图像），然后在我们的小数据集上继续训练（即运行反向传播）。...假如我们的数据集与原始数据集（例如 ImageNet）在上下文中没有明显的不同，则预训练模型已经具有了处理我们自己的分类问题相应的学习特征。 何时微调模型？...当然，如果我们的数据集代表一些非常具体的领域，例如医学图像或中文手写字符，并且找不到这个领域的预训练网络，那么我们应该考虑从头开始训练网络。...另一个问题是，如果我们的数据集很小，那么在小数据集上微调预先训练的网络可能会导致过拟合，特别是如果网络的最后几层是全连接层，就像 VGG 网络的情况。
，介绍如何使用预先训练好的神经网络，结合实际的功能需求，来实现一些图像任务；比如：实现对猫和狗的图像进行分类。...预先训练好的神经网络，通常称为“预训练模型”，它在大型数据集上进行训练，取得业界认可的效果，开源给广大开发者使用的模型。本文主要介绍在keras中的关于图像任务的开源模型。...预训练模型的优点 1）模型在足够大的数据集中训练，通常是业界的通用模型（比如：图像视觉的模型）； 2）预训练模型的权重是已知了，往往不用再花时间去训练；只需训练我们自定义的网络结构即可。...、导入数据集 使用谷歌开源的数据集，包含几千张猫和狗图像；然后把数据集分为训练集、验证集、测试集。...3.1）特征提取——MobileNet V2 特征提取使用谷歌开发的MobileNet V2 模型，它是再ImageNet 数据集上预先训练的，该数据集由 140 万张图像和 1000 个类组成。
TensorFlow数据集提供了一组可用于TensorFlow的数据集。...下载预先训练的模型 将从Google开发的InceptionV3模型中创建一个基础模型，并在ImageNet数据集上进行预训练，这是一个包含1.4M图像和1000类Web图像的大型数据集。...但是，仍然可以通过执行微调来改善此模型的性能。 微调预先训练好的网络 在上一步中，仅在Inception V3基础模型的基础上训练了几层。训练期间未预先更新预训练基础网络的权重。...TF2.0中构建和部署图像分类器的内容： 使用TensorFlow数据集在几行代码中下载公开可用的数据集。...它还使能够对卷积神经网络模型进行有效的训练。 使用tf.keras不仅从头开始构建CNN，而且还能够重复使用预先训练好的网络，在短时间内在鲜花数据集上获得更高的准确度。
在实践中，几乎总是有人是科技巨头或一群明星研究人员。他们通常选择一个非常大的数据集作为他们的基础数据集，比如ImageNet或Wikipedia Corpus。...当然，这个预先训练过的模型必须公开，这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后，我们重新定位学习到的知识，包括层、特征、权重和偏差。...有几种方法可以将预先训练好的模型加载到我们的环境中。最后，它只是一个包含相关信息的文件/文件夹。...计算机视觉中的4个预训练模型 这里有四个预先训练好的网络，可以用于计算机视觉任务，如图像生成、神经风格转换、图像分类、图像描述、异常检测等： VGG19 Inceptionv3 (GoogLeNet)...VGG-19网络还使用ImageNet数据库中的100多万张图像进行训练。当然，你可以使用ImageNet训练过的权重导入模型。这个预先训练过的网络可以分类多达1000个物体。
每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...使用预训练模型的注意事项 1、你的任务有多相似？你的数据有多相似？ 对于你的新x射线数据集，你使用Keras Xception模型，你是不是期望0.945的验证精度？...首先，你需要检查你的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。你还需要知道特征是从何处(网络的底部、中部或顶部)迁移的，因为任务相似性会影响模型性能。...Expedia的首席数据科学家Vasilis Vryniotis首先发现了Keras中的冻结batch normalization层的问题。
假设我有一个预先训练好的图像分类器，我用它对一幅图像进行分类（“告诉我这是否是猪，牛或羊”） - 在代码上如何体现？...我将通过一个小型手写的C ++卷积神经网络的形式来演示一个示例，其中只包含“执行”代码，不包含训练逻辑。它将使用来自Keras中类似模型的预先训练的数据，这些数据会在稍后发布。...我从Tensorflow网站上下载了花卉数据集，使用基于Tensorflow的Keras（Python）构建和训练网络。...Github中的obtain-data.sh用来下载数据集，with-keras/train.py用来训练模型并把训练后的权重输出到C++文件中。...模型中的层 每个图层函数都需要一个张量作为输入。训练好的层还需要包含层权重和偏差的张量。 卷积层（Convolution layer） 这里显示了其核心代码，其余部分在convolve函数中实现。
作者：Valentina Alto 编译：ronghuaiyang 导读 使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。...如果我们想提高模型的准确性，必须了解需要修改哪些层，或者我们是否想用不同的方式预处理训练集图像，这将非常有用。 在本文中，我将向你展示这个过程背后的思想。...为了达到这个目的，我会使用一个在ImageNet上预训练好的CNN, Resnet50。 我在这个实验中要用到的图像是，这只金毛猎犬： ?...这个想法是这样的：想象我们有一个训练好的CNN，我们给它提供一个新的图像。它将为该图像返回一个类。...然后，如果我们取最后一个卷积层的输出特征图，并根据输出类别对每个通道的梯度对每个通道加权，我们就得到了一个热图，它表明了输入图像中哪些部分对该类别激活程度最大。 让我们看看使用Keras的实现。
例如，为了最大限度地减少损失，最好选择具有动量的优化器AdamOptimizer并批量训练图像和标签。 对于构建为层序列的模型，Keras提供了Sequential API。...这种技术被称为迁移学习，只要预先训练神经网络的数据集与你的“足够接近”，它就可以工作。...在我们的案例中，我们将从ImageNet训练的网络迁移学习。 在Keras中，可以从tf.keras.applications.*集合中实例化预先训练的模型。...它冻结了预训练模型的权重和偏差，因此你只能训练softmax图层。这通常针对相对较少的权重并且可以快速完成而无需非常大的数据集。...然后，经过预先训练的权重可提供出色的初始值，并且仍可通过训练进行调整，以更好地适应你的问题。 最后，请注意在dense softmax层前插入Flatten（）层。
例如，为了最大限度地减少损失，最好选择具有动量的优化器 AdamOptimizer 并批量训练图像和标签。 对于构建为层序列的模型，Keras 提供了 Sequential API。...所有训练过的权重和偏差保持不变，你只需重新训练你添加的 softmax 层。这种技术被称为迁移学习，只要预先训练神经网络的数据集与你的 “足够接近”，它就可以工作。...在我们的案例中，我们将从 ImageNet 训练的网络迁移学习。 在 Keras 中，可以从 tf.keras.applications.* 集合中实例化预先训练的模型。...它冻结了预训练模型的权重和偏差，因此你只能训练 softmax 图层。这通常针对相对较少的权重并且可以快速完成而无需非常大的数据集。...然后，经过预先训练的权重可提供出色的初始值，并且仍可通过训练进行调整，以更好地适应你的问题。 最后，请注意在 dense softmax 层前插入 Flatten（）层。
源 | AI科技大本营 本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。...所以，如果你发现相册里有以前开心合过影但现在讨厌的人，可以让他/她一键变成白底了。此外，你还可以用这个脚本生成多达 80 种不同类型目标的掩码，包括长颈鹿和公交车等事物。 ?...-m / - model：加载预训练好的 COCO 模型权重的路径(默认是当前目录）：如果没有或不存在指定路径，模型将自动下载到当前目录（注意：权重文件的大小为 258 MB）。...你可以在 classes.py 中或通过使用 -names 来查看掩码的对象选择（默认值是行人）。 -l / - labeled：保存检测到的对象及其对象 ID 注释的标记图像。...▌安装环境 这个脚本所需的环境配置和 Mask R-CNN 一样： Python 3.4+ TensorFlow 1.3+ Keras 2.0.8+ Numpy, skimage, scipy, Pillow
使用验证集中的帧来评估模型 一旦我们对验证集上的性能感到满意，就可以使用训练好的模型对新视频进行分类 我们现在开始探索数据吧!...请记住，由于我们处理的是大型数据集，因此你可能需要较高的计算能力。 我们现在将视频放在一个文件夹中，将训练/测试拆分文件放在另一个文件夹中。接下来，我们将创建数据集。...接下来，我们将添加每个视频的标签(用于训练和测试集)。你是否注意到视频名称中"/"之前的整个部分代表了视频的标签?...定义视频分类模型的结构 由于我们没有非常大的数据集，因此从头开始创建模型可能效果不佳。因此，我们将使用预先训练的模型并利用其学习来解决我们的问题。...评估部分也可以分成多个步骤，以更清楚地理解过程： 定义模型结构并加载权重 创建测试数据 对测试视频进行预测 最后，评估模型 定义模型结构并加载权重 导入所需的库： from keras.models import
圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景：其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能，可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人，然后留下的是一片灰白影像，就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中...与此不同的是，本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。...-m / - model：加载预训练好的 COCO 模型权重的路径(默认是当前目录）：如果没有或不存在指定路径，模型将自动下载到当前目录（注意：权重文件的大小为 258 MB）。...你可以在 classes.py 中或通过使用 -names 来查看掩码的对象选择（默认值是行人）。 -l / - labeled：保存检测到的对象及其对象 ID 注释的标记图像。...Mask R-CNN 一样： Python 3.4+ TensorFlow 1.3+ Keras 2.0.8+ Numpy, skimage, scipy, Pillow, cython, h5py
圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景：其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能，可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人，然后留下的是一片灰白影像，就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中...与此不同的是，本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。...-m / - model：加载预训练好的 COCO 模型权重的路径(默认是当前目录）：如果没有或不存在指定路径，模型将自动下载到当前目录（注意：权重文件的大小为 258 MB）。...你可以在 classes.py 中或通过使用 -names 来查看掩码的对象选择（默认值是行人）。 -l / - labeled：保存检测到的对象及其对象 ID 注释的标记图像。...03 安装环境 这个脚本所需的环境配置和 Mask R-CNN 一样： Python 3.4+ TensorFlow 1.3+ Keras 2.0.8+ Numpy, skimage, scipy, Pillow
大自然保护协会一共提供了3777张标注的图片作为训练集，这些图片被分为了8类，其中7类是不同种类的海鱼，剩余1类则是不含有鱼的图片，每张图片只属于8类中的某一类别。...此外，为了衡量算法的有效性，还提供了额外的1000张图片作为测试集，参赛者们需要设计出一种图像识别的算法，尽可能地识别出这1000张测试图片属于8类中的哪一类别。...2、问题分析与求解思路 2.1、卷积神经网络 从问题的描述我们可以发现，NCFM竞赛是一个典型的“单标签图像分类”问题，即给定一张图片，系统需要预测出图像属于预先定义类别中的哪一类。...且选择已经公认的网络结构另一个重要的原因是，这些网络几乎都提供了在大规模数据集ImageNet[11]上预先训练好的参数权重（Pre-trained Weights）。这一点非常重要！...ü Import相关的模块以及参数的设置——图4； ü 构建Inception_V3深度卷及网络，使用在ImageNet大规模图片数据集上已经训练好的参数作为初始化，定义回调函数保存训练中在验证集合上最好的模型
Keras不仅提供了构建和训练神经网络模型的高级功能，还提供了模型结果可视化的工具，以及常见的图像和文本数据的预处理工具，另外Keras中还包括一些常用的玩具数据集和一些著名的已经训练好的神经网络模型。...利用Keras的后端backend提供的一些函数用户甚至可以从底层开始实现任意模型。 总之，这几乎是一个无懈可击的封装，集极致的体验，强大的功能，无限的灵活性于一身。...1，准备数据： 可以从keras的dataset导入玩具数据集，也可以导入外部数据集，并使用图像，文本，序列等数据预处理工具进行数据预处理。...另外，用户也可以将application中已经训练好的模型加载进来，对其进行微调或者将其部分结构作为模型的一部分，模型本身也可以被看成一个层。...4，评估模型 在通常情况下，训练模型时候指定验证集就可以在训练过程中输出模型的在训练集和验证集的损失和评估指标。
迁移学习 简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来，经过简单的调整应用到自己的项目上去。 ?...新数据集很大，与原始数据集非常不同。 因为新数据集足够大，可以重新训练。但是实践中fine-tune预训练模型还是有益的。新数据集足够大，可以fine-tine整个网络。 ?...代码步骤 加载数据 这一步很正常，主要是处理图片数据和划分数据集加载MobileNetV2模型（不含全连接层） Keras的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测...，在新的数据集上重新训练一小部分权重。...数据扩充是处理图像数据时过拟合的强大方法。 通过卷积基特征提取可以利用先前学习的特征。 作为特征提取的补充，我们可以使用微调来适应新的问题。
如果你训练了一个简单的分类器来预测图像是否包含背包，则可以利用模型在训练中获得的“知识”（其实就是网络权重）来识别其他物体，例如太阳镜。...这在自然语言处理中特别有价值，因为创建大型的标记数据集通常需要专业知识。此外，减少了训练时间，因为有时可能需要几天甚至几周的时间来从头开始训练复杂任务的深度神经网络。...重复用多少层以及重新训练多少层取决于你要解决的问题。 例如，Keras提供了九种预训练模型，可用于迁移学习，预测，特征提取和微调。...你可以在此处找到这些模型，以及一些有关如何使用它们的简短教程 ，也有许多研究机构开源了训练好的模型。 这种类型的迁移学习是整个深度学习中最常用的方法。...在这一挑战中，参与者必须将图像分为 1,000类， 例如“斑马”，“斑点狗”和“洗碗机”。 这是 TensorFlow上非常好的教程，介绍了如何重新训练图像分类器。
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