无法获得 Inception-ResNet-v2 模型的可读类标签
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【中文标题】无法获得 Inception-ResNet-v2 模型的可读类标签【英文标题】:Unable to get readable class labels for Inception-ResNet-v2 model 【发布时间】:2017-10-13 22:04:01 【问题描述】:我正在使用 Inception-ResNet-v2 预训练版本对图像进行分类。为此,我需要人类可读的类标签。我在以下站点找到了一个:https://gist.github.com/yrevar/942d3a0ac09ec9e5eb3a。
但是,当我尝试使用图像验证这些标签时,我发现它没有映射到正确的标签。一个这样的例子是我试图对“熊猫”图像进行分类——它匹配的类标签是:“barracouta,snoek”,得分为 0.927924,“大熊猫,熊猫,熊猫熊,浣熊,Ailuropoda melanoleuca”得分为 0.001053。
请提供一个来源,我可以在其中找到该模型的类标签到人类可读文本的正确映射。
【问题讨论】:
在 *** 上请求站外资源是题外话。 @VivekKumar :这是我在 tensorflow github 中得到的回复:github.com/tensorflow/models/issues/1469 我被指出在 Stack Overflow 中发帖 是的,我明白了。但 SO 是针对与编程相关的问题。在这个问题中,您要求找到一个数据集,这在此处是题外话。如果您可以改写问题以适合on-topic issues,欢迎您。 【参考方案1】:https://gist.github.com/yrevar/942d3a0ac09ec9e5eb3a 这个人类可读的标签有效,但在加载这些标签之前使用“未使用的背景”初始化类标签列表,因为 inception resnet v2 模型针对 1001 个类进行了训练,并且有 1000 个。
【讨论】:
以上是关于无法获得 Inception-ResNet-v2 模型的可读类标签的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
深度学习100例-卷积神经网络(Inception-ResNet-v2)识别交通标志 | 第14天