Я делаю пошаговое обучение по ResNet50 (weights = "imagenet") (без слоев FC) с набором данных Food-5K
- изменяю размер изображения до 224x224 и льстит вывод функций как
features = features.reshape((features.shape[0], 7 * 7 * 2048))
(100.352-тусклый)
Я сохраняю функции и повторно использую их просто NN
model = Sequential()
model.add(Dense(256, input_shape=(7 * 7 * 2048,), activation="relu"))
model.add(Dense(16, activation="relu"))
model.add(Dense(len(config.CLASSES), activation="softmax"))
Итак, у меня есть модель для инкрементного обучения.
Теперь приходит проблема. Я хотел бы предсказать картину на основе этой модели. В какой форме я должен вставить картинку в мою модель ???
Могу ли я сделать что-то подобное?
image = cv2.resize(image, (96, 96))
image = image.astype("float") / 255.0
image = img_to_array(image)
image = np.expand_dims(image, axis=0)
Или из-за плотных слоев я должен сгладить это изображение? Могу ли я сгладить его, используя NumPy или?