我在我的数据集中有非常健壮的数据，这些数据在维度、强度、翻转、剪切等方面都有变化。if min(width,height)<mini:print(mini) 它打印19996, 8，这意味着所有图像的最小高度或宽度都是ImageDataGenerator().flow_from_dataframe(target_size</em
浏览 27提问于2019-12-25得票数 0
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训练和验证精度高，测试精度差
、、、、
我试图分类2类图像。虽然经过10次测试，我获得了较高的训练和验证精度(0.97)，但我的测试结果很糟糕(精度为0.48)，而混淆矩阵显示网络正在为错误的类(附加结果)预测图像。数据集中只有两个类，每个类有10,000个图像示例(增强后)。我正在使用VGG16网络。整个数据集被分割20%用于测试集(这个分割是通过从每个类中获取随机图像来执行的，因此它是被洗牌的)。其
浏览 4提问于2020-03-27得票数 2
我试图建立一个CNN分类一个良好的图像与腐败的图像，类似于岩石剪刀教程张量流，但只有两类。训练使我在之上的90对于每堂课中的600图像的数据集具有一致的准确性。但是当我使用本教程中的代码进行预测时，它给出了非常错误的值，甚至对于数据集中的数据也是如此。预测
浏览 3提问于2019-11-08得票数 0
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我的模型有一些问题，比如我在训练时得到了100%的准确率，我知道肯定出了问题，另一个问题是，当它在摄像头图像上预测时，无论我显示的是谁的脸，它都只给我一个标签:无论我展示的是我的脸还是其他人的脸，它都会给出一个注意，我在数据集中只有250张图片: 200张用于训练，50张用于测试。对于每一组，我将它们分为两类，"me“和"not_me"，其中"me”文件夹包含我的</e
浏览 0提问于2020-05-27得票数 4
我尝试了Tensorflow的图像分类，得到了以下错误。我在网上发现了类似的问题，但我无法理解。这个错误意味着什么？我该怎么做呢？请给我一些建议。我使用100个文件(png/15 png，15 png)作为示例图像。Tensorflow ver.2.0.0 / python ver.3.8.1 /木星笔记本。
浏览 2提问于2020-02-11得票数 14
我有一个简单的CNN输入图像的形状(5,5,3)。作为第一步，我想在输入中添加一个常量张量。根据我以前的中的答案，我必须将常量张量定义为输入层(const_input)，以便将它添加到图像数据(raw_input)中。import ImageDataGenerator
# Python 2.7.10 - keras version 2.2.0 - tf.VERSION '
浏览 4提问于2019-09-26得票数 1
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我正在尝试使用CNN对巨蟒中的医学图像进行分类，使用keras。这些医学图像还包括文本信息，如年龄和性别，可以影响模型的决定。我如何训练CNN既能利用图像又能利用现实世界的信息进行训练，使之成为两者的分类基础。
浏览 2提问于2020-08-01得票数 1
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我正在尝试训练一个CNN-LSTM来读取一个6帧的序列到CNN (没有顶层的VGG16)，并将提取的特征提供给Keras中的LSTM。此外，因为标签是针对每个帧的，所以我需要创建另一个变量来获取每个序列的第一帧的标签，并将其放入一个新的数组中，然后馈送这两个帧以馈送模型(代码如下)。问题是数据变得太大而不能使用model.fit()，甚至当我尝试
浏览 105提问于2018-06-04得票数 0
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我正在使用200亿个jester数据集建立一个手势识别系统。目前，我只在4节课上工作。数据集包括从视频中以12帧/秒的速度提取的图像。我建立了两个模型，3D-CNN和CNN-LSTM，但只使用角角和Tensorflow获得了大约25-30%的精度。X_train = (651, 1, 128, 128, 22)Y_train=(651, 4)
Y_valid =
浏览 0提问于2018-11-19得票数 2
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我是Keras和TensorFlow的新手。我正在尝试训练一个用于图像分类的卷积神经网络。我有大量的车辆图像，我需要得到一个方向分类。是一种使用定向梯度直方图(HOG)的方法(我还需要车顶类，总共有九个类)。
以下是我的CNN的Python代码。我的训练数据集由100辆不同车辆的样本组成，每辆车都有所有9个所需的方向，总共有900张图像<
浏览 0提问于2019-09-30得票数 0
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我读了一篇关于卷积神经网络的文章，我发现了一些我不明白的东西，那就是：现在，我不明白的是:什么是卷积神经网络中的通道？
浏览 0提问于2019-12-05得票数 22
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我正在尝试在Keras中微调和保存模型并加载它，但我得到了这个错误：我想要加载模型，但无法加载，因为这个错误。有人能帮上忙吗？(224,224),classes= test_batches=ImageDataGene
浏览 0提问于2018-07-27得票数 6
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我第一次为图像分类建立CNN模型，我有点搞不懂每种类型(一维CNN，2D CNN，3D CNN)的输入形状是什么，以及如何确定卷积层中的滤波器数目。我的数据是100x100x30，其中30是特性。以下是我在一维CNN中使用函数API Keras的文章：
def create_CNN1D_model(pool_type='max'
浏览 8提问于2021-02-16得票数 2
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我正在使用flow_from_directory (TensorFlow后端)，我正在尝试了解如何使用keras引入我的标签/蒙版来进行图像分割(3个标签)。对应的label_images具有相同的维度，但在这里，值1表示标签1，值2=标签2，值3=标签3，值0显示未标记的像素。由于这是语义分割，因此对图像中的每个像素进行分类需要使用像素级交叉熵损失函数。正如我在一些帖子中读到的<
浏览 18提问于2019-07-02得票数 1
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所以，我刚开始深入学习，我从猫狗数据集开始，用Keras建立CNN模型。我还尝试将flow_from_directory中的binary更改为categorical。在我的另一个项目中，我将把一个图像</e
浏览 0提问于2019-02-04得票数 4
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我在40幅花卉图像的训练数据集上使用了以下代码，但CNN分类器未能对其进行分类。]) as json_file:model.save_weights("model.h5")
print("Saved model to:不推荐使用Model.fit_generator，并将在将来的版本中删除。:找到了属于0类的0图像。找到了属于0类的
浏览 0提问于2021-08-03得票数 0
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我想用Keras制作一个CNN模型，它可以给不同大小的图像提供信息。根据其他问题，我可以理解如何建立一个模型，如Input =(None,None,3)。但是，我不知道如何准备输入/输出数据集。具体来说，现在我想将数据集与(100,100)和(240,360)结合起来。但是，我不知道如何组合这些数据集。
浏览 0提问于2018-10-30得票数 16
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我在用角语写一篇CNN。我的数据集由250个类中的20,000幅图像组成，文件夹结构如下： class1/ 2.pngfrom keras.lay
浏览 1提问于2016-11-29得票数 1
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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。在对模型进行训练后，我使用了测试数据生成器和flow_from_directory方法进行测试。一切都很顺利。然后我保存了模型以备将来使用。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</em
浏览 34提问于2019-10-24得票数 1
我正在尝试使用卷积神经网络(CNN)进行图像分类。我想使用KFold交叉验证进行数据训练和测试。我是个新手，我真的不知道该怎么做。 我已经在不同的代码中尝试了KFold交叉验证和CNN。我使用带有3个类的iris_data.csv作为输入示例。的代码示例。import numpy as npfrom keras.models import Model
from keras</e
浏览 8提问于2019-05-16得票数 4
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