文件名称：颜色分类leetcode-keras_imagenet:从头开始训练KerasImageNet(ILSVRC2012)图像分类模型的代码
文件大小：475KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-26 16:39:56
系统开源
颜色分类leetcode keras_imagenet 这个存储库包含我用来从头开始训练 Keras ImageNet (ILSVRC2012) 图像分类模型的代码。 亮点 #1 ：我使用 和 来加速训练管道的数据摄取。 通过这种方式，我可以对数据预处理（包括在线数据增强）任务进行多重处理，并最大限度地利用 GPU。 亮点 #2 ：除了数据增强（随机颜色失真、旋转、翻转和裁剪等），我还使用各种技巧来尝试为训练后的图像分类模型实现最佳精度。 更具体地说，我为 Keras 模型实现了“LookAhead”优化器 ()、“iter_size”和“L2 正则化”，并尝试使用“AdamW”（具有解耦权重衰减的亚当优化器）。 亮点 #3：我还开发了关于如何使用 TensorRT 优化经过训练的 tf.keras 模型的代码/文档。 详情请参阅和。 我从 tensorflow 中获取了大部分数据集准备代码。 它在指定的 Apache 许可下。 否则，请参阅以下博客文章，了解有关代码的更多实现细节： 先决条件 此存储库中的数据集和 CNN 模型是使用tf.keras ( tensorflow.kera
【文件预览】：
keras_imagenet-master
----.gitignore(70B)
----requirements.txt(11B)
----data()
--------imagenet_lsvrc_2015_synsets.txt(10KB)
--------imagenet_2012_validation_synset_labels.txt(488KB)
--------preprocess_imagenet_validation_data.py(3KB)
--------synset_words.txt(31KB)
--------build_imagenet_data.py(21KB)
--------imagenet_metadata.txt(724KB)
----test_get_dataset.py(1KB)
----models()
--------__init__.py(0B)
--------inception_mobilenet.py(11KB)
--------inception_v2.py(11KB)
--------models.py(8KB)
--------osnet.py(8KB)
--------optimizer.py(6KB)
--------adamw.py(4KB)
--------googlenet.py(7KB)
--------efficientnet.py(30KB)
----LICENSE(1KB)
----predict_image.py(5KB)
----tensorrt()
--------build_engine.py(2KB)
--------tf_h5_to_pb.py(2KB)
----train_new.sh(3KB)
----utils()
--------image_processing.py(18KB)
--------__init__.py(0B)
--------utils.py(594B)
--------dataset.py(4KB)
----README.md(9KB)
----config.py(557B)
----evaluate.py(1KB)
----README_tensorrt.md(7KB)
----train.py(5KB)