imagenet

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이미지 크기 미리 훈련 된 모델을 사용하여 Tensorflow 개체 감지

나는 tensorflow 개체 검색 API를 하나 먹이 이미지 크기를 사용자 정의 할 수 있습니다 참조하십시오. 내 질문은이 훈련은 일반적으로 224 * 224 이미지에 훈련 된 pretrained 무게와 어떻게 작동하는지, 또는 때로는 300 * 300 이미지. rfcn과 yolo 및 keras ssd와 같은 다른 프레임 워크에서 이미지는 사전 가중치가있

tensorflow object-detection imagenet 2017-09-11

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시작 재교육 문제 "요약 히스토그램에 대한 요약 : 히스토그램 요약"

RPi3에서 시작점을 재교육하려고합니다. 이 히스토그램 오류 메시지가 나타납니다. python /home/pi/Tensorflow/tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py --bottleneck_dir=/home/pi/Documents/Machine\ Learning/Inception/tf_f

python tensorflow imagenet 2017-01-07

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Caffe | 무작위 자르기에 의한 데이터 증가

Imagenet 모델과 비슷한 Caffe에서 내 네트워크를 학습하려고합니다. 그러나 작물 층과 혼동합니다. Imagenet 모델의 작물 층에 대해 이해할 때까지, 훈련 도중 무작위로 227x227 이미지 작물을 취하여 네트워크를 훈련 할 것입니다. 그러나 테스트하는 동안 센터 227x227 이미지 자르기를 사용하게됩니다. 256x256 이미지에서 가운데 ​

neural-network deep-learning crop caffe imagenet 2017-03-05

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ImageNet 클래스의 입력을 예측할 수 없습니다. [Keras + Tensorflow]

이 레포 (https://github.com/iamgroot42/keras-finetuning)를 따랐으므로 교육을 완료했습니다. 이제 내 자신의 데이터 집합 (Avocado & 망고)과 ImageNet을 모두 포함하는 데이터 집합을 예측하고 싶습니다. 하지만 인덱스 0 또는 1 (항상 아보카도 또는 망고 같아요) 모두 반환하는 예측 결과, 결코 Image

python tensorflow deep-learning keras imagenet 2016-12-02

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ILSVRC에서 train 및 val 데이터 집합으로 분할하는 데 사용하는 규칙은 무엇입니까?

imagenet 및 ILSVRC 데이터 세트를 처음 사용합니다. 필자는 이전의 연구에서 overfitting을 피하기 위해 k-fold 유효성 검사를 사용하지만 ILSVRC 데이터 세트, train, val, test 데이터 세트가 이미 분리되어있는 것처럼 보입니다. 그러나 데이터 세트를 분할하는 방법을 설명하는 문서를 찾지 못했습니다. 이 질문에 대한 웹

dataset caffe training-data imagenet 2017-09-28

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Google Inception tensorflow.python.framework.errors.ResourceExhaustedError

Google의 Inception 모델을 이미지 목록의 루프에서 실행하려고하면 약 100 개 정도의 이미지 이후에 문제가 발생합니다. 그것은 메모리가 부족한 것 같습니다. 나는 CPU에서 실행 중이다. 다른 사람이이 문제를 겪었습니까? Traceback (most recent call last): File "clean_dataset.py", line

neural-network tensorflow imagenet 2016-12-04

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Tensorflow 최종 레이어 재교육하지만 이전 Imagenet 클래스 사용 계속

내 목표는 Tensorflow Inception과 함께 제공되는 기존 1000 Imagenet 클래스에 더 많은 클래스를 추가하는 것입니다. 지금은 bazel-bin/inception/imagenet_train을 사용하여 처음부터 교육을 통해 모든 것을 다시 실행할 수 있지만 새로운 클래스를 추가 할 때마다 특히 시간이 많이 걸릴 것입니다. bazel-bi

python tensorflow deep-learning image-recognition imagenet 2017-05-05

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입문 v3 교육 모델에 대한 추론을 실행하는 방법은 무엇입니까?

커스텀 200 클래스의 시작 v3 모델을 처음부터 성공적으로 교육했습니다. 이제 출력 파일에 ckpt 파일이 있습니다. 이러한 모델을 사용하여 유추를 실행하는 방법은 무엇입니까? GPU에 모델을로드하고 모델이 GPU에서 지속되는 동안 원하는 때마다 이미지를 전달하는 것이 바람직합니다. TensorFlow 서빙을 사용하는 것은 나를위한 선택 사항이 아닙니다.

tensorflow imagenet 2017-11-26

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AlexNet/GoogleNet/ImageNet의 출력 레이어를 변경 하시겠습니까?

그물의 출력 레이어 변경에 관한 질문이 있습니다 (AlexNet/GoogleNet/ImageNet). 따라서 표준 출력은 1x1000 Vector이므로 각 클래스에 대해 하나의 값이됩니다. 출력을 예를 들어 5로 변경할 수 있으므로 5 클래스 만있는 경우 1x5 벡터를 얻을 수 있습니다. 하지만 수업이 없으면 어떻게됩니까? 출력을 18x18과 같은 행렬로

machine-learning computer-vision deep-learning caffe imagenet 2016-12-22

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ResNet50 Keras를 어떻게 미세 조정하여 1000 개의 모든 imagenet 클래스 대신 2 개 클래스 (고양이 대 개)로만 이미지를 분류합니까?

1000 개의 imagenet 클래스 대신 2 개 클래스 (고양이 대 개)의 이미지 만 분류하도록 ResNet50 Keras를 미세 조정하려면 어떻게해야합니까? 저는 Python을 사용하여 1000 ImageNet 클래스로 ResNet50 및 keras를 사용하여 무작위 이미지를 분류 할 수있었습니다. 이제 ImageNet 대신 Kaggle 이미지를 사용하

python classification imagenet 2017-12-07

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