老铁要是觉得不错,给个"star"
dataset已经包含了训练和测试的图片,请直接运行create_tf_record.py
对于InceptionNet V1:设置resize_height和resize_width = 224
对于InceptionNet V3:设置resize_height和resize_width = 299
其他模型,请根据输入需要设置resize_height和resize_width的大小
if __name__ == '__main__':
# 参数设置
resize_height = 224 # 指定存储图片高度
resize_width = 224 # 指定存储图片宽度
shuffle=True
log=5
# 产生train.record文件
image_dir='dataset/train'
train_labels = 'dataset/train.txt' # 图片路径
train_record_output = 'dataset/record/train{}.tfrecords'.format(resize_height)
create_records(image_dir,train_labels, train_record_output, resize_height, resize_width,shuffle,log)
train_nums=get_example_nums(train_record_output)
print("save train example nums={}".format(train_nums))
# 产生val.record文件
image_dir='dataset/val'
val_labels = 'dataset/val.txt' # 图片路径
val_record_output = 'dataset/record/val{}.tfrecords'.format(resize_height)
create_records(image_dir,val_labels, val_record_output, resize_height, resize_width,shuffle,log)
val_nums=get_example_nums(val_record_output)
print("save val example nums={}".format(val_nums))
# 测试显示函数
# disp_records(train_record_output,resize_height, resize_width)
batch_test(train_record_output,resize_height, resize_width)
目前提供VGG、inception_v1、inception_v3、mobilenet_v以及resnet_v1的训练文件,只需要生成tfrecord数据,即可开始训练
训练VGG请直接运行:vgg_train_val.py
训练inception_v1请直接运行:inception_v1_train_val.py
训练inception_v3请直接运行:inception_v3_train_val.py
训练mobilenet_v1请直接运行:mobilenet_train_val.py
其他模型,请参考训练文件进行修改
- 本项目详细说明,请参考鄙人博客资料:
《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型》: https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/81560537
《tensorflow实现将ckpt转pb文件》: https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/82218092
《使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet实现图像分类(TensorFlow)》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/88252699 预训练模型下载地址: https://download.csdn.net/download/guyuealian/10610847
- 老铁要是觉得不错,给个"star"
- tensorflow-gpu==1.4.0