Imagenetをダウンロードしてtfrecordsに変換する

2019/10/09 VGG-16 は、ImageNet データベース [1] の 100 万枚を超えるイメージで学習済みの畳み込みニューラルネットワークです。このネットワークは、深さが 16 層であり、イメージを 1000 個のオブジェクトカテゴリ (キーボード、マウス、鉛筆、多くの動物など) に分類できます。

2017/10/07

コンピューターからファイルを選ぶか、ページにドラッグして下さい。ファイルサイズの制限が200 mbです。まず、変換用のファイルを追加する必要があります。JPGファイルをドラッグアンドドロップするか、[ファイルを選ぶ]ボタンをクリックします。 2016/08/16 モジュールをインポートして configure する from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals !pip install -q … TensorFlow 2 のパッケージをダウンロードしてインストールします。プログラムに TensorFlow をインポートします。 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals # TensorFlow をインストール import 2019/06/23 VGG-16 は、ImageNet データベース [1] の 100 万枚を超えるイメージで学習済みの畳み込みニューラルネットワークです。このネットワークは、深さが 16 層であり、イメージを 1000 個のオブジェクトカテゴリ (キーボード、マウス、鉛筆、多くの動物など) に分類できます。このレポジトリは、独自の画像の最終層画像の再トレーニングを提供します。Training_ "dataset folder"に画像を追加してくださいさらに多くの画像を追加します（必要なクラスごとに少なくとも30枚の画像が必要です）。最初にbashスクリプトを実行して、Imagenetファイルをダウンロードします。

TensorFlowを使用して2つのメソッドを作成します： convert_imgs_to_TFRecords 、 ./dataset のすべての画像を変換します TFRecordsファイル img.tfrecords へ read_imgs_from_TFRecords 、 img.tfrecords を読み取ります、 image を取得 sとその情報（ height を含む）、 weight 、 channel および name 。 2017/11/18 問題は、モデルをトレーニングするときにコードがエラーをスローしないが、numpy配列を使用してモデルをトレーニングする場合と比較すると、精度の結果は意味をなさないことです。問題は、コードのどこで間違いを犯すかです。 tfrecordsへの PDF文書に含まれる図や写真をJPG形式の画像として保存する際の問題点一般的に、文書を配布したり送信する際はPDF形式のファイルが用いられます。PDFは使用機器やOSを問わずに閲覧・印刷することができるという特徴があるからです。 2018/12/09

2019/12/26 TensorFlowを使用して2つのメソッドを作成します： convert_imgs_to_TFRecords 、 ./dataset のすべての画像を変換します TFRecordsファイル img.tfrecords へ read_imgs_from_TFRecords 、 img.tfrecords を読み取ります、 image を取得 sとその情報（ height を含む）、 weight 、 channel および name 。 2017/11/18 問題は、モデルをトレーニングするときにコードがエラーをスローしないが、numpy配列を使用してモデルをトレーニングする場合と比較すると、精度の結果は意味をなさないことです。問題は、コードのどこで間違いを犯すかです。 tfrecordsへの PDF文書に含まれる図や写真をJPG形式の画像として保存する際の問題点一般的に、文書を配布したり送信する際はPDF形式のファイルが用いられます。PDFは使用機器やOSを問わずに閲覧・印刷することができるという特徴があるからです。 2018/12/09 ImageNet データをダウンロードして変換する注: 以下のコマンドに接頭辞（vm）が存在する場合、そのコマンドは Compute Engine VM インスタンスで実行する必要があります。コマンドに接頭辞（vm）がない場合は、ローカル

モデルを比較するために、「トップ5エラー率」と呼ばれるモデルが、それらの上位5つの推測の1つとして正しい答えを予測できない頻度を調べます。 AlexNet は、2012年の検証データセットでトップ5のエラー率を15.3％に設定することで達成しました。

2016/10/05 2019/12/26 TensorFlowを使用して2つのメソッドを作成します： convert_imgs_to_TFRecords 、 ./dataset のすべての画像を変換します TFRecordsファイル img.tfrecords へ read_imgs_from_TFRecords 、 img.tfrecords を読み取ります、 image を取得 sとその情報（ height を含む）、 weight 、 channel および name 。 2017/11/18 問題は、モデルをトレーニングするときにコードがエラーをスローしないが、numpy配列を使用してモデルをトレーニングする場合と比較すると、精度の結果は意味をなさないことです。問題は、コードのどこで間違いを犯すかです。 tfrecordsへの

データを TFRecord ファイルに保存する場合、ワークフローは次のようになります。To save your data to TFRecord files, the workflow is as follows: 手順 1: 独自のプログラムを使用してデータを読み込みます。Step 1: Load the data with your

2017/10/07