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Google Colaboratoryを使ってvgg16モデルをファインチューニングしてみた。 - Qiita
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Google Colaboratoryを使ってvgg16モデルをファインチューニングしてみた。 - Qiita
画像認識や物体認識を調べてみるといろいろなモデルが出てきます。 cifar10やSSDなどいろいろあります。... 画像認識や物体認識を調べてみるといろいろなモデルが出てきます。 cifar10やSSDなどいろいろあります。 今回は1000種類認識できるというVGG16モデルを使って標識を分類することを目的にプログラムを作成しました。 やったこと ・ 学習用、検証用、テスト用のgeneratorを作成する。 ・ VGG16の15層以降を学習可能にする ・ VGGの出力をPooling層、全結合層 x 2、ソフトマックス関数に渡す ・ 学習した重みを保存する。 ・ 重みを使って画像を予測する 目的 VGG16モデルのimagenetという学習データを使ってファインチューニングを利用して標識を分類する学習データを作成しました。 コード概要 プログラム構成はこちらのサイトを参考にしました。 vgg16の構成やファインチューニングの方法などの詳細説明が詳しくありますので参考にしてください。 GoogleCola