无法预测ImageNet类的输入[Keras Tensorflow]-Java 学习之路

我跟着这个回购（https://github.com/iamgroot42/keras-finetuning），我已经完成了培训 .

现在，我想预测我自己的数据集（包含2个类，Avocado和Mango）和ImageNet集的输入图像 . 但预测结果总是返回索引0或1（我猜它是鳄梨或芒果），永远不会从ImageNet返回一个类 . 例如 . 我想预测一个来自ImageNet原始类的iPod图像，但是model.predict（...）总是返回0和1 .

我的model-labels.json：

["avocados", "mangos"]

我的预测代码：

img = imresize(imread('ipod.png', mode='RGB'), (224, 224)).astype(np.float32)
img[:, :, 0] -= 123.68
img[:, :, 1] -= 116.779
img[:, :, 2] -= 103.939
img[:,:,[0,1,2]] = img[:,:,[2,1,0]]
img = img.transpose((2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img.reshape(img.shape[0], n, n, n_chan)

out = model.predict(img, batch_size=batch_size)
pred = np.argmax(out, axis=1)

print(pred)

有人能帮帮我吗？

1 回答

也许你只需要在 class index 到 imagenet labels 之间进行翻译？

尝试：

from imagenet_utils import decode_predictions

[...]

img = imresize(imread('ipod.png', mode='RGB'), (224, 224)).astype(np.float32)
img[:, :, 0] -= 123.68
img[:, :, 1] -= 116.779
img[:, :, 2] -= 103.939
img[:,:,[0,1,2]] = img[:,:,[2,1,0]]
img = img.transpose((2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img.reshape(img.shape[0], n, n, n_chan)

out = model.predict(img, batch_size=batch_size)
#add decoding line here to get the top 3
print('Predicted:', decode_predictions(out, top=3)[0])

尺寸）

回复于 2024-04-24T13:15:28+08:00

无法预测ImageNet类的输入[Keras Tensorflow]

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