Semana, un componente principal del modelo de la red neuronal de convolución, la imagen principal que corresponde a la identificación del tipo, y la imagen puede ser predicho
Se obtuvieron los siguientes logros después de arrastrarse a través de Internet para encontrar imágenes y la identificación de los perros y gatos de la nada Baidu que ver con el tipo de imagen
En primer lugar, tomar algunas fotos a través de Internet para subir a una carpeta local de ellas, y las imágenes están etiquetados etiqueta correspondiente.
Estoy en línea, una selección de imágenes de gatos y perros,
Imagen de marca de rastreo, imágenes del gato, perro con la etiqueta A B: selección de fotografías
El nombre de la imagen correspondiente a marcar su categoría general, arrastrándose sitio de la foto del perro es:
https://www.ivsky.com/tupian/gou_t116/index_2.html páginas en
sus gatos se arrastran imagen del tipo de las correspondientes páginas gato imágenes,
dos clases de tipos de imágenes en total combinado
152 Imágenes y una colección de etiqueta etiqueta
Rastreo de la parte de código del código es el siguiente :( no dado de alta, html I escribió un solo módulo)
Después de construir el modelo de formación, el tamaño de la imagen a escala en la unidad 40 * 40 y adquiere la etiqueta correspondiente imagen, sólo una característica de identificación de un constructo, dos tipos de anchura 40 y una altura 40 del modelo de red neural convolucional, correspondiente a la primera capa es una salida de convolución tamaño del canal 32, el segundo tamaño de la capa de canal de salida de convolución (no mostrado en el código) 64
optimizador de Adán con el optimizador, retrocediendo más rápido que el optimizador
Su tasa de entrenamiento del modelo 250 0,001 aprendizaje y el modelo guarda como una imagen / reconocer
proceso de formación:
Después de 250 reconocimiento, se puede ver los correspondientes resultados de reconocimiento de imagen encajar bien, de hecho, tiene que reconocer el efecto de la utilización real de imágenes para probarlo
Después de una formación de buena modelo, es para verificar la exactitud del modelo, para encontrar algunas fotos de los gatos y los perros no tienen nada que hacer prueba de ello.
Yo directamente en Baidu siguiente, respectivamente, unas cuantas fotos mediante la búsqueda de los gatos y los perros
Después de agarrar al azar algunos niños afortunados, los siguientes son unas cuantas fotos:
Se seleccionaron cinco cuadros, que en el momento de la formación, voy a ser el tipo de ajuste de gato a B a A, el tipo de perro, y luego la correspondiente imagen de predicción a continuación.
Tenemos la sospecha de que el resultado es:
u = 231 .... A correspondiente a los cachorros
u = 126 .... gatito correspondiente a B
u = 141 ... correspondiente a B gatito
u = 192 ... correspondiente a un cachorro
u = 327 ... correspondiente a un cachorro
A continuación, sólo leer la convolución entrenado modelos de redes neuronales en el código, estas fotos después de la primera escala de manera uniforme con el tamaño de 40 * 40, sustituyéndolo con el tiempo para juzgar su categoría :( modelo de red neuronal de convolución pronóstico SoftMax función, la función tiene una mayor capacidad que la unidad de reconocimiento de imagen clasificada clasificación de la función sigmoide, y viceversa con una sigmoide mejores resultados)
Podemos ver que, además
Después de este cuadro, otras imágenes pueden ser identificados correctamente.
foto de este perro de verdad del simple vista parece un poco a un gato, puede no estar enfocado en el entrenamiento de un perro debe llevar a la forma de la imagen, después de todo, sólo con 152 conjunto de entrenamiento es también dos especies.
5 imágenes la tasa de reconocimiento de alrededor del 80% (los resultados no se somete parámetros de ajuste)