颜色分类leetcode MoviePosterClassification:使用CNN对电影海报进行分类

颜色分类leetcode电影海报分类我们检查了多标签分类模型，以使用海报识别与电影相关的流派。由于数据集不易获得，我们从IMDB数据库中抓取了大约29000张海报。使用Inception V3模型，我们从300x300像素彩色海报图像中提取高级特征，这些特征被输入到3个全连接层和1个输出层，这是对基本模型的扩展。输出采用热编码向量的形式，在网络的最后一层带有sigmoid激活函数，以实现多标签分类。最终，我们将分类问题分析为信息检索问题，以根据流派预测前10名相关海报。此外，我们开发了一个用户界面，用户可以在其中上传海报，系统将预测可以与给定海报相关联的流派。该系统在用大约5000张图像训练算法后使用训练的权重，该算法可以正确预测几乎70%的上传海报的所有类型。概述IMBD、烂番茄等电影信息网站以其庞大的电影和电影评论数据库而闻名。这些网站通常根据类型对电影进行分类和推荐。然而，这个过程容易出错，因为电影的类型标签是基于用户建议的，人们经常误解上下文或故事，导致错误的类型分类。为了克服与电影分类相关的这种不准确性，使用比