Tensorflow Finetuning VGG16——猫狗大战-附件资源
2021-12-27 10:25:45
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主要介绍了Python通过VGG16模型实现图像风格转换操作,结合实例形式详细分析了Python使用VGG16模型实现图像风格转换的具体原理、操作步骤与实现方法,需要的朋友可以参考下
2021-12-01 14:40:10
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叶病检测
使用预先训练的深度学习架构（即VGG16网络），通过PlantVillage数据集中的图像对农作物病害进行分类。 该模型是通过回调实现的-提前停止，降低高原学习率和模型检查点。 对于VGG16 net，使用70295张图像的分类精度约为95％。 通过修改图像数量，设置各种批处理大小以及更改权重和偏差学习率来评估模型的性能。 图像数量极大地影响了模型的性能。 在至少95％的时间正确识别出农作物病害的情况下，我们可以渴望帮助我们的农民及早发现农作物感染。 这将帮助他们计划比他们之前遵循的技术更有效的耕作技术。
模型的架构图
图形用户界面
运行代码
开放式终端和
步骤1：python3 PRED_API.py
步骤2：CD前端
步骤3：npm i
第4步：启动npm，这将启动基于React的前端
保存的权重存储在best-model.h5中
Model.ipynb具有模型
2021-11-25 12:16:09
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参考资料：《python深度学习》第五章。keras官方中文文档。
使用数据集：数据集来自kaggle https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog。
VGG16模型下载自GitHub：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases。里面包括各种模型，如果你的keras模型导入过慢，你可以将模型下载下来再进行导入。
序言
当我们的数据集较小，只有几百几千张图片的时候，我们很难在一个新的网络结构上训练出具有很高准确率的模型，为此我们需要借助预训练网络模型（即已经训练好的网络模型，如
2021-11-23 16:42:43
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