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浙大研究生课程_softmax_图像与卷积神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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n.stanford.edU/aditya86/ImageNetDogs/上找到用于训练该模式的数据集。训练需要数据的现代需求。在对图像的Zip存档进行了分类之后,将存档提取到一个新的目录,该目录由与创建模式的代码相同的目录中的imagenet-dogs组成。 斯坦福大学提供的邮编档案将狗分为120个不同品种。该模式的目标是训练80%的犬种图像,然后使用剩余的20%进行测试。如果这是一种生产模式,则将保留部分原始数据以交叉验证结果。交叉验证是一种有用的步骤,可用来验证模式的准确性,但这种模式旨在演示流程而不是为了竞争。 存档网络ImageNet的实践的组织。每个犬种的目录名称都类似于n02085620-奇瓦瓦州,其中目录名称的第二个半数是Engiish(奇瓦瓦州)中犬的品种。每个目录中都有与该品种相关的各种图像。每张图像均为JPEG格式(RGB),并且尺寸不同。由于TensorFioW期望相同维数的张量,因此不同大小的图像是一个挑战。 将图像转换为TFRecords 目录中组织的原始图像不能很好地用于训练,因为这些图像的大小不同,并且它们的犬种也没有包含在文件中。在培训之前将图
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