文件名称：CV-CNN-用于多标签分类：使用Keras自动准备和分类多标签图像数据
文件大小：2.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 21:34:10
JupyterNotebook
计算机视觉：用于多标签分类的CNN 该项目的目标是使用卷积神经网络（CNN）确定猫，狗和掠食性猫的照片。 可以在我的博客文章“ 阅读如何准确进行以及获得了什么结果。 目录 介绍 对于该存储库，我编写了一个preprocessing_multi_CNN.py文件，该文件自动将提供的图像数据随机化，并将其分为训练，验证和测试部分。 接下来是使用CNN进行模型训练。 最佳模型的存储以及模型训练过程中所有重要指标的维护也是全自动的。 这是有关如何创建多标签图像分类器并将其投入生产的最佳实践指南。 软件需求 所需的库： Python 3.x Scikit学习 凯拉斯 TensorFlow 脾气暴躁的 大熊猫 Matplotlib OpenCV 请运行pip install -r requirements.txt 入门 确保已安装Python 3。 克隆存储库并在终端中导航到项目的根目录
【文件预览】：
CV-CNN-for-Multi-Label-Classification-master
----test_pictures()
--------test_wild_pic_4.jpg(37KB)
--------test_cat_pic_1.jpg(47KB)
--------test_dog_pic_2.jpg(31KB)
--------test_wild_pic_3.jpg(41KB)
--------test_dog_pic_1.jpg(42KB)
--------test_cat_pic_3.jpg(35KB)
--------test_cat_pic_2.jpg(35KB)
--------test_dog_pic_3.jpg(55KB)
--------test_wild_pic_2.jpg(37KB)
--------test_wild_pic_1.jpg(36KB)
----images()
--------results.png(2KB)
--------main_pic.png(96KB)
--------test_prediction_cat.png(199KB)
--------test_prediction_dog.png(208KB)
--------result_py_file.png(29KB)
--------test_prediction_wild.png(232KB)
--------validation.png(47KB)
----CV - CNN for Multi-Label Classification.ipynb(1.23MB)
----requirements.txt(110B)
----preprocessing_multi_CNN.py(10KB)
----README.md(7KB)