值误差,使用VGG16的图像归一化误差,人脸识别和检测项目
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【中文标题】值误差,使用VGG16的图像归一化误差,人脸识别和检测项目【英文标题】:Value error, image normalization error using VGG16, face recognition and detection project 【发布时间】:2021-09-11 22:46:46 【问题描述】:Here is the code
我正在从事人脸检测和识别项目。使用了 VGG16,在训练期间,图像(数组)被归一化(images= images.astype('float32')/255)。
在帧(来自视频)的人脸检测过程中也做了同样的事情,但是随着输入形状的改变,我得到了一个值错误。 Error但是打印出来的图片形状是150,150,3,为什么会报错?
这是因为必须对图像列表进行规范化并且单个图像不起作用吗?如果是这样,有没有更好的方法来修复错误并成功地使用模型来预测图像?
提前感谢您的帮助!
【问题讨论】:
【参考方案1】:我通过执行以下命令来重塑图像,从而解决了这个问题。 Image = tf.reshape(image, [1,150, 150,3])
【讨论】:
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