TensorFlow图片分类技术实现与应用

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图片分类
0 下载量 70 浏览量 更新于2024-10-18 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"该资源主要围绕使用TensorFlow框架进行图片分类的技术细节。具体而言，资源提供了名为'label_image.zip'的压缩包，其中包含了与图片分类相关的代码和文件。从标题中可以推测，该资源涵盖了如何利用TensorFlow进行图像处理和分类的知识点，尤其是在图像识别和处理方面的应用。 在描述中，提到资源基于TensorFlow框架，这意味着它将涉及TensorFlow的安装、配置以及基本的使用方法。同时，资源将重点讲解如何实现对图片的分类功能，这包括了解如何构建、训练和评估用于图像识别的模型。此外，还可能包含如何处理图像数据、如何选择合适的神经网络架构以及如何对模型进行调优等高级话题。 标签中所提到的'labelimage tensorflow_image tensorflow_图片 tensorflow分类 图片分类'进一步指出了资源的焦点，这些标签强调了TensorFlow在图像处理领域的应用，并且特别指向了图像分类任务。 结合文件名称'label_image'，我们可以推断该资源很可能是一个具体的项目或者是该项目的源代码文件名。标签中出现了多个与TensorFlow相关的关键词，这表明该资源将在TensorFlow的环境下进行操作，包括但不限于数据准备、模型定义、训练、评估和应用等环节。 在知识点方面，资源可能涵盖以下内容： 1. TensorFlow框架介绍：介绍TensorFlow的基本概念、安装步骤、核心组件以及如何搭建TensorFlow工作环境。 2. 图像数据处理：如何使用TensorFlow读取、处理和预处理图像数据集。这包括图像的缩放、归一化、增强和数据集划分等。 3. 构建神经网络模型：详细阐述如何基于TensorFlow构建适合图片分类任务的神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）。 4. 模型训练和评估：介绍如何使用TensorFlow训练模型、保存训练过程中的最佳模型、评估模型性能以及如何进行模型的超参数调优。 5. 图像分类任务实现：通过实例演示如何使用构建的模型进行实际的图像分类任务，解释模型的预测过程和结果解读。 6. 性能优化：讲解在图像分类项目中可能出现的问题以及如何优化模型性能，包括减少过拟合、加速训练等策略。 综合上述信息，该资源是针对希望使用TensorFlow框架进行图像分类任务的开发者和技术人员。通过学习这个资源，用户可以掌握如何利用TensorFlow框架从零开始构建一个图像分类器，以及如何解决在项目实践中可能遇到的技术挑战。"

protoc-3.11.1-linux-x86_64.zip

2020-08-27 上传
标题中的"protoc-3.11.1-linux-...总的来说，"protoc-3.11.1-linux-x86_64.zip"是一个对于开发和部署TensorFlow模型至关重要的工具包，它提供了解析和生成protobuf数据结构的能力，促进了高效、灵活的跨平台数据交换。

tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

2020-07-16 上传
节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，...

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为：{},真实标签为：{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

2023-05-25 上传
img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label ...

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为：{},真实标签为：{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测，根据这些写GUI页面，实现输入图片并安装CNN训练结果进行对比识别，最终输出识别结果

2023-05-25 上传
在这个示例代码中，我们首先定义了一个`load_image`函数来进行预处理，然后在“选择文件”按钮的回调函数`choose_file`中打开文件选择对话框，并将选择的图片显示在界面上。在“识别”按钮的回调函数`predict`中，...

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8 model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if boxes.shape[0] > 0: for label, score, box in zip(class_ids, conf, boxes): xtl = int(box[0]) ytl = int(box[1]) xbr = int(box[2]) ybr = int(box[3]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": [xtl, ytl, xbr, ybr], "type": "rectangle",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)改成yolov8分割模型

2023-07-16 上传
transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) image = transform(Image.open(buf)).unsqueeze(0) # 模型推理 with torch.no_grad(): output =...

class MyDataSet(Dataset): """自定义数据集""" def __init__(self, images_path: list, images_class: list, transform=None): self.images_path = images_path self.images_class = images_class self.transform = transform def __len__(self): return len(self.images_path) def __getitem__(self, item): img = Image.open(self.images_path[item]) # RGB为彩色图片，L为灰度图片 if img.mode != 'RGB': raise ValueError("image: {} isn't RGB mode.".format(self.images_path[item])) label = self.images_class[item] if self.transform is not None: img = self.transform(img) print(label) return img, label @staticmethod def collate_fn(batch): # 官方实现的default_collate可以参考 # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/67b7e751e6b5931a9f45274653f4f653a4e6cdf6/torch/utils/data/_utils/collate.py images, labels = tuple(zip(*batch)) images = torch.stack(images, dim=0) labels = torch.as_tensor(np.array(labels[:, 0])) return images, labels

2023-06-03 上传
在这个方法中，首先使用 Python 的 `zip` 函数和 `*` 运算符将批次中的图片张量和对应的标签分别打包成两个元组。然后使用 `torch.stack` 函数将图片张量拼接成一个大的张量，`dim=0` 表示在第 0 维进行拼接。最后，...

import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torchvision.models.detection import FasterRCNN from torchvision.models.detection.rpn import AnchorGenerator from torchvision.transforms import transforms # 加载预训练的分类模型 model = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True) backbone = model.backbone # 创建RPN（Region Proposal Network）锚点生成器 anchor_sizes = ((32,), (64,), (128,), (256,), (512,)) aspect_ratios = ((0.5, 1.0, 2.0),) * len(anchor_sizes) rpn_anchor_generator = AnchorGenerator(anchor_sizes, aspect_ratios) # 创建目标检测模型 model = FasterRCNN(backbone, num_classes=11, rpn_anchor_generator=rpn_anchor_generator) # 加载预训练的权重（可选） model.load_state_dict(torch.load("../models/light-model-2.pth")) # 对输入图像进行预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) # 加载图像 image = Image.open("../dataset/valid/Bacterial_spot/0afe3bbd-b18b-4c70-8fbd-072844e742a2___GCREC_Bact.Sp 3434.JPG") image = transform(image) image = image.unsqueeze(0) # 添加批次维度 # 检测目标 model.eval() with torch.no_grad(): predictions = model(image) # 处理预测结果 boxes = predictions[0]["boxes"] labels = predictions[0]["labels"] scores = predictions[0]["scores"] # 打印结果 for box, label, score in zip(boxes, labels, scores): print(f"Box: {box}, Label: {label}, Score: {score}") AttributeError: 'MobileNetV2' object has no attribute 'backbone'

2023-06-10 上传
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores): print(f"Box: {box}, Label: {label}, Score: {score}") ``` 注意，这里使用的是`detection.ssd_mobilenet_v2`而不是`models.mobilenet_v2`。另外，这里的`...

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**第一节：tensorflow/examples/label_image/实例代码运行** 该部分介绍了一个实际的tensorflow/examples/label_image示例，该代码用于识别图像中的对象。通过在tensorflow/examples/label_image/data目录下的图像...

tensorflow高效数据读取：tfrecord保存与读取教程

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for image, label in zip(images, labels['label']): example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 'image': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image.numpy()])), '...

实战：使用TensorFlow构建图片分类模型

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介绍TensorFlow和图片分类模型 ## 1.1 什么是TensorFlow TensorFlow是一个开源的人工智能框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和资源，用于构建和部署机器学习模型。TensorFlow的核心是用于构建和训练...
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