shoes_classification:在Keras中使用ResNet50进行简单的鞋子分类以应对最深的Hackaton挑战 源码

鞋子分类 在Keras中使用ResNet50进行简单的鞋子分类,以进行最深的Hackaton挑战。 验证数据集的准确性达到〜77%。 它使用经过预培训的ResNet50进行迁移学习。 它解冻最后两个冗余块以进行微调。 如何使用 需要Keras和Scikit学习 运行train.py,以对数据集ResNet50进行微调。 通过适当地使用子文件夹构造图像并修改代码中的类名称,可以使用任何arbitaray图像数据集 运行inferencce.py以使用测试数据集验证模型。 下载鞋子数据集 您可以在此处下载数据集 它包含14个大小可变的jpg图像格式的类(从Google和Naver图像搜索中