以caltech为数据集,用MobileNet写一个图片分类模型
时间: 2024-02-13 12:02:27 浏览: 32
好的,以下是用MobileNet实现Caltech数据集的图片分类模型的代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import MobileNet
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 设置数据集路径和图像大小
data_dir = '/path/to/caltech/dataset'
img_size = (224, 224)
# 设置训练参数
batch_size = 32
epochs = 10
# 加载MobileNet模型,并替换顶部分类器
base_model = MobileNet(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(101, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# 冻结MobileNet网络层
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 加载训练数据集
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
data_dir+'/train',
target_size=img_size,
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')
# 加载测试数据集
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
data_dir+'/test',
target_size=img_size,
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')
# 训练模型
model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=train_generator.samples/batch_size,
epochs=epochs,
validation_data=test_generator,
validation_steps=test_generator.samples/batch_size)
```
其中,我们使用了MobileNet预训练模型,并使用了数据增强来提高模型的鲁棒性。我们也使用了分类交叉熵作为损失函数,使用了Adam优化器来训练模型。最终,我们通过fit_generator()函数来训练模型,并输出了模型在测试集上的准确率。
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