MobileNetV3模型进行实时图像分类的代码

MobileNetV3是一个轻量级的深度学习模型，特别适合于移动设备和资源受限的环境中进行实时图像分类任务。在Python中，你可以使用TensorFlow库（尤其是Keras API）来实现MobileNetV3。以下是一个简化的例子，展示了如何加载预训练的MobileNetV3并应用于实时图像分类：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV3Small
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 加载预训练的MobileNetV3 Small模型
base_model = MobileNetV3Small(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 冻结基础模型的层，以便只训练添加的新层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加全局平均池化层和全连接层（如你需要）
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
output_classes = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# 创建一个新的模型，包括预训练的特征提取部分和新添加的部分
model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=output_classes)

# 数据增强以处理实时输入
data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)  # 归一化

# 预测步骤
def predict_image(image_path):
    img = data_gen.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    img_array = data_gen.array_preprocessing(img)
    predictions = model.predict(np.expand_dims(img_array, axis=0))
    return np.argmax(predictions)

# 使用predict_image函数对实时输入图片进行预测
image_path = "path_to_your_image.jpg"
predicted_class = predict_image(image_path)

注意：这个示例假设`num_classes`是你类别总数，并且` imagenet`表示模型是在ImageNet数据集上预训练的。实际应用时，需要替换`num_classes`和`image_path`。