tensorflow_models_nets

Если считаете, что это хорошо, поставьте «звезду».

1. Генерация record для обучения данных

В наборе данных уже есть изображения для обучения и тестирования. Просто запустите create_tf_record.py.

Для InceptionNet V1: установите resize_height и resize_width = 224. Для InceptionNet V3: установите resize_height и resize_width = 299. Другие модели: в соответствии с требованиями ввода установите размер resize_height и resize_width.

if __name__ == '__main__':
    # 参数设置
    resize_height = 224  # 指定存储图片高度
    resize_width = 224  # 指定存储图片宽度
    shuffle=True
    log=5
    # 产生train.record文件
    image_dir='dataset/train'
    train_labels = 'dataset/train.txt'  # 图片路径
    train_record_output = 'dataset/record/train{}.tfrecords'.format(resize_height)
    create_records(image_dir,train_labels, train_record_output, resize_height, resize_width,shuffle,log)
    train_nums=get_example_nums(train_record_output)
    print("save train example nums={}".format(train_nums))

    # 产生val.record文件
    image_dir='dataset/val'
    val_labels = 'dataset/val.txt'  # 图片路径
    val_record_output = 'dataset/record/val{}.tfrecords'.format(resize_height)
    create_records(image_dir,val_labels, val_record_output, resize_height, resize_width,shuffle,log)
    val_nums=get_example_nums(val_record_output)
    print("save val example nums={}".format(val_nums))

    # 测试显示函数
    # disp_records(train_record_output,resize_height, resize_width)
    batch_test(train_record_output,resize_height, resize_width)

2. Процесс обучения

В настоящее время доступны обучающие файлы для VGG, inception_v1, inception_v3, mobilenet_v и resnet_v1. Нужно только создать данные tfrecord, и можно начинать обучение.

Чтобы обучить VGG, просто запустите vgg_train_val.py. Чтобы обучить inception_v1, просто запустите inception_v1_train_val.py. Чтобы обучить inception_v3, просто запустите inception_v3_train_val.py. Чтобы обучить mobilenet_v1, просто запустите mobilenet_train_val.py. Для других моделей обратитесь к файлу обучения для внесения изменений.

3. Загрузка ресурсов

• Подробные сведения о проекте см. в блоге автора:

《Использование собственных данных для обучения моделей GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3》: https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/81560537. 《Реализация преобразования ckpt в pb файл с помощью TensorFlow》: https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/82218092. 《Обучение MobileNet и ResNet для классификации изображений с использованием собственных данных (TensorFlow)》: https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/88252699. Адрес для скачивания предварительно обученных моделей: https://download.csdn.net/download/guyuealian/10610847.

• Если вам нравится, поставьте «звёздочку».
• tensorflow-gpu==1.4.0