python代码在VOC2012数据集上挖掘出某一类中具有频繁性和判别性的图片,挖掘网络使用LeNet,并将挖掘出的图片可视化
时间: 2023-12-03 21:45:46 浏览: 27
首先,我们需要导入所需的库:tensorflow、keras、numpy和matplotlib。然后,我们需要加载VOC2012数据集,并将其拆分为训练集和测试集。我们还需要定义LeNet模型,并使用训练集对其进行训练。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.voc2012.load_data()
# 将像素值归一化到[0,1]范围内
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
# 将标签转换为one-hot向量
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test)
# 定义LeNet模型
model = keras.Sequential(
[
layers.Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), activation="relu", input_shape=(256, 256, 3)),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation="relu"),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(120, activation="relu"),
layers.Dense(84, activation="relu"),
layers.Dense(20, activation="softmax"),
]
)
# 编译模型
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.1)
```
接下来,我们将使用模型预测测试集中的图像,并找到具有最高置信度的类别。然后,我们将从这些预测中选择一个类别,并选择具有该类别的图像。
```python
# 使用模型预测测试集中的图像
y_pred = model.predict(x_test)
# 找到具有最高置信度的类别
y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)
# 选择一个类别
selected_class = 5
# 找到测试集中具有该类别的图像
selected_images = x_test[y_pred_classes == selected_class]
```
最后,我们将可视化所选类别的图像。
```python
# 可视化所选类别的图像
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(min(25, selected_images.shape[0])):
plt.subplot(5, 5, i + 1)
plt.imshow(selected_images[i], cmap="gray")
plt.axis("off")
plt.show()
```