我已经训练了CNN对3类图像进行分类。在训练模型时，我使用了keras中的ImageDataGenerator类对图像应用预处理功能并对其进行重新缩放。现在我的网络在测试集上得到了很好的训练，但我不知道如何将预处理功能应用于单图像预测。如果我使用ImageDataGenerator，它会查找目录。请参阅下面的代码 训练集： train_datagen = ImageDataGenerator(pre
浏览 46提问于2020-09-02得票数 3
为了简化图像生成和拟合过程，我使用了ImageDataGenerator和fit_generator函数，如下所示：from tensorflow.keras.preprocessing.imageimport ImageDataGenerator
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2Dtf.<
浏览 2提问于2019-08-26得票数 3
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如何在Keras中对单个JPEG文件使用ImageDataGenerator和predict_generator？我有一个单独的jpeg，并且我想使用通过model.fit生成器函数训练的模型来预测概率。
浏览 0提问于2018-05-19得票数 0
我正在使用keras.preprocess.image.ImageDataGenerator.flow_from_directory生成图像批处理。然而，当我试图使用model.predict_generator来预测标签时，我不知道标签和对应的image_id。有人帮我吗？我的代码如下：
from keras.applica
浏览 1提问于2017-11-02得票数 0
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用model.predict_generator()绘制混淆矩阵具有较好的效果，而利用model.predict()对单个图像进行预测则给出了不同的输出标签。from sklearn.externals import joblibtest_datagen = ImageDataG
浏览 2提问于2019-07-18得票数 0
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我正在将一批图像传递给深度神经网络，并从这些图像中获得一些张量形式的输出。现在，我想将这个张量值传递给某个函数，该函数接受uint形式的输入，并且一次可以处理单个图像。所以，它每次都会读取单个图像并传递给那个函数。
浏览 19提问于2020-07-19得票数 0
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我想创建一个卡定位程序，但不知道如何在我的程序中加载数据。，topleft，topright，bottomleft，bottomright是我想要预测的标签。我看过很多教程，但它们都是关于图像分类的，它们使用flow_from_directory，但这只适用于二进制数据。我的代码：from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
fr
浏览 0提问于2018-06-07得票数 0
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我有一个已经训练好的模型，我想对目录中的图像进行二进制分类预测。我有超过100,000张图像，所以为了提高效率，我想做批量预测。如何对我的图像进行批量预测，获得预测结果，并在基于类对图像进行预测后将其存储在两个单独的文件夹中？ 这就是我的代码到目前为止的样子。\image_testing_folder"
IMG_HEIGHT = 200
t
浏览 34提问于2020-09-30得票数 1
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我想用Keras对单个图像做一个预测。我训练过我的模型所以我只是在装重物。from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.layersimport Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout
浏览 5提问于2017-03-25得票数 38
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我正在用tensorflow Keras构建一个CNN模型，可用的数据集是黑白的。我正在使用从ImageDataGenerator api可用的keras.preprocessing.image将图像转换为数组。默认情况下，它将每个图像转换为3通道输入。那么，如果训练后的图像是彩色的，而不是黑白的，那么我的模型能够预测真实世界的图像(彩色图像)吗？在ImageDataGenerator中还有一个名为
浏览 4提问于2022-05-15得票数 0
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我在Keras中创建了一个图像分类器，后来我将模型保存为pb格式，以便在安卓中使用。 但是，在python代码中，它可以正确地对图像进行分类。但在android中，无论我输入的是什么图像，输出都是一样的。我就是这样训练我的模型的 rom keras.models import Sequentialfrom keras.layers importimport ImageDataGe
浏览 14提问于2019-05-26得票数 0
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我已经使用Keras训练了一个用于类化的ResNet50。为了进行测试，我使用ImageDataGenerator flow_from_directory()方法将输入传递给模型。这是它的代码： preprocessing_function=tf.keras.applications.resnet.preprocess_input
浏览 3提问于2022-01-27得票数 0
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我有一个经过训练的模型，我需要在一个大的图像目录上运行推理。我知道我可以使用ImageDataGenerator.flow_from_directory生成一个生成器，但如何将预测结果与文件名关联起来并不明显。理想情况下，给定一个keras模型+图像目录，我希望有一个包含文件名和预测概率的数组。我该如何做到这一点？
浏览 0提问于2020-02-22得票数 1
我使用Keras/Tensorflow构建了一个神经网络模型，该模型在构建时(使用'fit_generator')报告了良好的训练和验证精度(90%左右)，并使用测试集上的'evaluate_generator但是，当我尝试使用该模型生成预测时，无论是使用'predict_generator‘还是手动为单个文件生成预测，它对每个预测都会给出'0’的答案。下面
浏览 0提问于2020-01-02得票数 2
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我刚接触过keras，在测试了一些带有mnist图像的教程之后，我想用我自己的数据集进行培训。数据是从0到9的数字的.png图像.我将它们分成10个类，每个类分别包含100个数字的.png图像(因此，一个文件夹为0，一个文件夹为1，一个文件夹为2等等)。现在，我想知道如何用python加载图像，以便keras使用它们？
浏览 4提问于2017-10-06得票数 1
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我想在我用我的模型训练之后，试着预测一个图像。import numpy as npfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator也许你有一个参考代码来预测一个以上的图像</e
浏览 0提问于2019-08-26得票数 0
我已经训练了一个用于图像分类的基本CNN模型。在训练模型时，我使用了keras api中的ImageDataGenerator。现在我正在使用相同的模型，并使用keras api中的预测方法对单个图像进行预测，但每次我使用不同的图像进行测试时，预测结果都非常不同。你能告诉我有什么解决办法吗？training_augmentation =
浏览 34提问于2019-10-24得票数 1
我使用MobilenetV2预训练模型对植物图像进行分类，分为四类(新鲜植物，病叶，鲜叶，病叶)。我已经尝试使用以下代码集来实现增强和从目录流出方法，我确保为val_generator禁用了shuffle = False。train_datagen = ImageDataGenerator( shear_range=0.2, batch_size=32,
浏览 23提问于2020-10-16得票数 1
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我的TensorFlow模型总是以100%的知己预测同一个类。最后，我使用TensorFlow方法将我的模型保存为h5。下面是我的代码我是如何做到这一点的：import cv2
model = tf.<em
浏览 29提问于2020-02-20得票数 2
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我试着把图像分成10类。为了获得图像的概率，我在keras中使用了model.predict_generator()函数。这将仅返回预测值，而不返回相应的样本ID(在本例中为图像文件名)。test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
如何找到预测的对应镜
浏览 26提问于2016-07-23得票数 10
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