这篇文章主要介绍“怎么使用keras识别狗的品种”，在日常操作中，相信很多人在怎么使用keras识别狗的品种问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么使用keras识别狗的品种”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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以下是关于数据的一些介绍：
犬种总数：133
狗图片总数：8351（训练集：6680，验证集：835，测试集：836）
最受欢迎的品种：阿拉斯加：96，博德牧羊犬：93
按图片数量排序的前30个品种如下：
我们还可以在这里看到一些狗的图片和它们的品种：
经过分析，为机器学习算法准备数据。我们将把每个图像作为一个numpy数组加载，并将它们的大小调整为224x224，因为这是大多数传统神经网络接受图像的默认大小。我们还将为图像的数量添加另一个维度
from keras.preprocessing import image from tqdm import tqdm def path_to_tensor(img_path): '''将给定路径下的图像转换为张量''' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) return np.expand_dims(x, axis=0) def paths_to_tensor(img_paths): '''将给定路径中的所有图像转换为张量''' list_of_tensors = [path_to_tensor(img_path) for img_path in tqdm(img_paths)] return np.vstack(list_of_tensors)
最后，我们将使用ImageDataGenerator对图像进行动态缩放和增强
train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255, horizontal_flip=True, vertical_flip=True, rotation_range=20) valid_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255.) test_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255.) train_generator = train_datagen.flow(train_tensors, train_targets, batch_size=32) valid_generator = train_datagen.flow(valid_tensors, valid_targets, batch_size=32) test_generator = train_datagen.flow(test_tensors, test_targets, batch_size=32)
我们将在预处理数据集上从头开始训练卷积神经网络（CNN），如下所示：
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(256, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(2048, activation='softmax'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(1024, activation='softmax'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(133, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) checkpointer = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath='../saved_models/weights_best_custom.hdf5', verbose=1, save_best_only=True) model.fit(train_generator, epochs=5, validation_data=valid_generator, callbacks=[checkpointer])
我们使用一个ModelCheckpoint回调来保存基于验证分数的模型。测试这个模型，我们得到的准确率只有1%左右
现在，我们将看到如何使用预训练的特征可以产生巨大的不同。下载ResNet-50。你可以通过运行下面的代码单元来提取相应的训练集、测试和验证集：
bottleneck_features = np.load('Data/bottleneck_features/DogResnet50Data.npz')
train_Resnet50 = bottleneck_features['train']
valid_Resnet50 = bottleneck_features['valid']
test_Resnet50 = bottleneck_features['test']我们现在将再次定义模型，并对提取的特征使用GlobalAveragePooling2D，它将一组特征平均为一个值。最后，如果验证损失在两个连续的epoch内没有增加，我们使用额外的回调来降低学习率，降低平台，并且如果验证损失在连续的5个epoch内没有增加，也可以提前停止训练。
Resnet50_model = tf.keras.models.Sequential() Resnet50_model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(input_shape=train_Resnet50.shape[1:])) Resnet50_model.add(tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')) Resnet50_model.add(tf.keras.layers.Dense(133, activation='softmax')) Resnet50_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) checkpointer = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath='saved_models/weights_best_Resnet50.hdf5', verbose=1, save_best_only=True) early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5, monitor='val_loss') reduce_lr = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(patience=2, monitor='val_loss') Resnet50_model.fit(train_Resnet50, train_targets, validation_data=(valid_Resnet50, valid_targets), epochs=50, batch_size=20, callbacks=[checkpointer, early_stopping, reduce_lr], verbose=1)### 训练模型
在测试集上的准确率为82.65%。与我们白手起家训练的模型相比，这是一个巨大的进步。
对于web应用程序，我们将首先编写一个helper函数，该函数接受图像路径并返回品种。label_to_cat字典将每个数字标签映射到它的狗品种。
def predict_breed(img_path): '''预测给定图像的品种''' # 提取特征 bottleneck_feature = extract_Resnet50(path_to_tensor(img_path)) bottleneck_feature = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(input_shape=bottleneck_feature.shape[1:]) ]).predict(bottleneck_feature).reshape(1, 1, 1, 2048) # 获得预测向量 predicted_vector = Resnet50_model.predict(bottleneck_feature) # 模型预测的犬种 return label_to_cat[np.argmax(predicted_vector)]
对于web应用程序，我们将使用flaskweb框架来帮助我们用最少的代码创建web应用程序。我们将定义一个接受图像的路由，并用狗的品种呈现一个输出模板
@app.route('/upload', methods=['POST','GET'])
def upload_file():
if request.method == 'GET':
return render_template('index.html')
else:
file = request.files['image']
full_name = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, file.filename)
file.save(full_name)
dog_breed = dog_breed_classifier(full_name)
return render_template('predict.html', image_file_name = file.filename, label = dog_breed)predict.html是分别显示图像及其犬种的模板。
到此，关于“怎么使用keras识别狗的品种”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！