使用Keras,如何输入图像的X_train(一千多个图像)?
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我的应用程序是使用机器学习(卷积神经网络)的避免事故的汽车系统。我的图像是200x100 JPG图像,输出是4个元素的数组:汽车将向左,向右,停止或向前移动。因此,输出将使一个元素为1 (根据应采取的正确措施),而其他3个元素将为0

我现在想训练我的机器,以帮助它输入任何图像并独立决定动作。这是我的代码:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD

import numpy as np

model = Sequential()

model.add(Convolution2D(16, 1, 1, border_mode='valid', dim_ordering='tf', input_shape=(200, 150, 1)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(16, 1, 1))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25)) #Cannot take float values

model.add(Convolution2D(32, 1, 1, border_mode='valid'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(32, 1, 1))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
# Note: Keras does automatic shape inference.
model.add(Dense(256))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

model.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, nb_epoch=1)

如何输入图像(我的计算机上有图像)?以及如何指定Y轴?

参考资料:
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这篇Keras博客文章“ 使用很少的数据构建强大的图像分类模型” ,是针对存储在目录中的图像进行模型训练的出色教程。它还引入了ImageDataGenerator类,该类具有@ isaac-moore的答案中引用的成员函数flow_from_directoryflow from directory可以用于训练图像,其中目录结构用于推导Y_train的值。

教程博客文章中随附的三个python脚本可在以下链接中找到:

  1. classifier_from_little_data_script_1.py
  2. classifier_from_little_data_script_2.py
  3. classifier_from_little_data_script_3.py

(当然,这些链接位于博客文章本身中,但是这些链接并不位于中心位置。)请注意,脚本2和3建立在前一个脚本的输出上。另外,请注意,还需要从KaggleGithub下载其他文件。

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在此存储库中,有一个示例:

https://github.com/ZFTurbo/KAGGLE_DISTRACTED_DRIVER/blob/master/run_keras_simple.py

它们具有不同的文件夹,在每个文件夹中都有不同类别的图像。他们使用opencv加载图像,并组成一个数组,其中包含每个图像的类。

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创建一个train文件夹,并在该文件夹中为图像类别创建单独的文件夹。

使用访问图像

  train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

关于keras.io

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