迁移学习（Transfer Learning）：Matlab预训练模型的原始安装程序，用于特征提取、表达、目标识别等诸多任务

用于木薯病图像分类的InceptionV3模型， 用于木薯病图像分类的InceptionV3模型， 用于木薯病图像分类的InceptionV3模型，

基于InceptionV3的模型结构：InceptionV3_ImageNet_CNTK

InceptionV3模型是google系列第三代模型,特点是将网络层与层间的卷积运算进行拓展. 采用不同大小的卷积核是的存在不同大小的感受野,实现拼接达到不同尺度的特征融合 : https://blog.csdn.net/llm765800916/article/details/126223511

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本文对四类垃圾进行建模，每类垃圾再分为2类垃圾进行识别，（已经建立模型，无垃圾图片训练集菠萝、茶叶、单肩包、锅草帽、口服液瓶、玻璃灯管、电视眼镜）+程序源码，可自己寻找垃圾训练图片建立文件进行训练

人工智能-项目实践-图像识别-keras使用迁移学习实现医学图像二分类（AK、SK） 问题描述 要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。 解决思路 整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras. 具体思路： 读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载 标签采用one-hot形式，由于标签隐藏在文件夹命名中，所以需要自行添加标签，并保存到.npy文件中，方便后续加载 将数据分为训练集、验证集、测试集 使用keras建立InceptionV3基本模型，不包括顶层，使用预训练权重，在基本模型的基础上自定义几层神经网络，得到最后的模型，对模型进行训练 优化模型，调整超参数，提高准确率 在测试集上对模型进行评估，使用精确率、召回率 对单张图片进行预测，并输出每种类别的概率

本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.X版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用InceptionV3。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。 详见文章：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122642906

Keras预训练模型 糖尿病视网膜病变检测

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