Загруженная модель MobileNet, дающая неверные прогнозы - PullRequest
Новая
       23

Загруженная модель MobileNet, дающая неверные прогнозы

1 голос
/ 05 марта 2019

Я пытаюсь загрузить mobilenet_v2_1.4_224 (ссылка: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobilenet), который обучался в TensorFlow , и обслуживать его в GoLang .

Дело в том, что когда я пытаюсь сделать прогноз изображения с помощью панды, я получаю неправильный прогноз. Я предполагаю, что я скачал неправильный файл ярлыка imagenet. На каком наборе данных imagenet была обучена сеть, о которой я упоминал выше?

1 Ответ

2 голосов
/ 05 марта 2019

AFAIK MobileNet из модельного зоопарка Tensorflow проходит обучение по ILSVRC-2012-CLS, который насчитывает 1000 классов, включая Гигантскую Панду и Красную Панду.

Однако, поскольку MobileNet не является точным на 100%, результаты могут отличаться в зависимости от того, какое изображение вы предоставляете. Убедитесь, что он плотно обрезан вокруг Panda, и попробуйте различные изображения, так как некоторые могут возвращать неправильные метки, поскольку даже самые лучшие модели MobileNets V2 имеют точность около 70% в наборе данных ImageNet.

Если вы хотите более точно классифицировать панд, я бы предложил переобучить вашу модель MobileNet набором данных Panda. Есть много доступных примеров того, как это сделать, я связал пару ниже, используя архитектуру MobileNets и Tensorflow в качестве Framework.

https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_retraining

https://hackernoon.com/creating-insanely-fast-image-classifiers-with-mobilenet-in-tensorflow-f030ce0a2991

https://medium.com/@sumit.arora/training-a-neural-network-using-mobilenets-in-tensorflow-for-image-classification-on-android-14f2792f64c1

...