- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我目前正在创建一个CNN模型来分类字体是否为Arial
, Verdana
, Times New Roman
和 Georgia
.总共有16
类,因为我还考虑检测字体是否为 regular
, bold
, italics
或 bold italics
.所以4 fonts * 4 styles = 16 classes
.
我在训练中使用的数据如下:
Training data set : 800 image patches of 256 * 256 dimension (50 for each class)
Validation data set : 320 image patches of 256 * 256 dimension (20 for each class)
Testing data set : 160 image patches of 256 * 256 dimension (10 for each class)
import numpy as np
import keras
from keras import backend as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activation
from keras.layers.core import Dense, Flatten
from keras.optimizers import Adam
from keras.metrics import categorical_crossentropy
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers.convolutional import *
from matplotlib import pyplot as plt
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle
image_width = 256
image_height = 256
train_path = 'font_model_data/train'
valid_path = 'font_model_data/valid'
test_path = 'font_model_data/test'
train_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(train_path, target_size=(image_width, image_height), classes=['1','2','3','4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12','13', '14', '15', '16'], batch_size = 16)
valid_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(valid_path, target_size=(image_width, image_height), classes=['1','2','3','4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12','13', '14', '15', '16'], batch_size = 16)
test_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(test_path, target_size=(image_width,
image_height), classes=['1','2','3','4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12','13', '14', '15', '16'], batch_size = 160)
imgs, labels = next(train_batches)
print(labels)
#CNN model
model = Sequential([
Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(image_width, image_height, 3)),
Flatten(),
Dense(**16**, activation='softmax'), # I want to make it 4
])
4 Output Nodes (4 bits):
Class 01 - 0000
Class 02 - 0001
Class 03 - 0010
Class 04 - 0011
Class 05 - 0100
Class 06 - 0101
Class 07 - 0110
Class 08 - 0111
Class 09 - 1000
Class 10 - 1001
Class 11 - 1010
Class 12 - 1011
Class 13 - 1100
Class 14 - 1101
Class 15 - 1110
Class 16 - 1111
ImageDataGenerator
生成的标签是
16 bits
标签
[[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]
labels = [[0,0,0,0],
[0,0,0,1],
[0,0,1,0],
[0,0,1,1],
[0,1,0,0],
[0,1,0,1],
[0,1,1,0],
[0,1,1,1],
[1,0,0,0],
[1,0,0,1],
[1,0,1,0],
[1,0,1,1],
[1,1,0,0],
[1,1,0,1],
[1,1,1,0],
[1,1,1,1]]
16
至
4
节点,因此架构不那么复杂。
最佳答案
这是你已经拥有的:
custom_labels = ['0000', '0001', '0010', '0011', '0100', '0101', '0110', '0111',
'1000', '1001', '1010', '1011', '1100', '1101', '1110', '1111']
output = [[0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]]
1
的索引:
import numpy as np
column = np.argmax(output, axis=1)
Out[10]: array([ 1, 2, 3, 0, 2, 9, 7, 4, 2, 15], dtype=int64)
array(['0001', '0010', '0011', '0000', '0010', '1001', '0111', '0100',
'0010', '1111'], dtype='<U4')
final_labels = np.array([list(i) for i in np.array(custom_labels)[column]]).astype(int)
array([[0, 0, 0, 1],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 1, 1],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 1],
[0, 1, 1, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[1, 1, 1, 1]])
关于Python Keras - ImageDataGenerator 中的自定义标签,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60250433/
所以我使用一个带有整个 block 的标签作为链接,它是一个产品展示,所以你点击它会转到产品页面。现在我创建了一个标签作为链接到购物车页面的按钮。所以我让它工作,但是当我点击购物车按钮时,两个页面都会
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标签
我正在尝试截断显示自 的文本标签,但它不工作。我将样式应用于其他标签样式并且它确实有效(我看到的示例中没有一个使用 标签)。我想知道是否有人可以向我解释为什么会这样(我不是最擅长 HTML/CSS
HTML 是这样的: Menu 1 Menu 2 Sub menu 2
我可以更改 TextInputLayout 的位置 float 标签(底部 float 标签)吗?我需要为波纹管 float 标签设置正确的位置。 最佳答案 我解决了我的问题,这是我的 xml:
我的代码是 printMsg : function(data) { $("#message").html(data.bodyText); ... } 这里 data.body
我是 Scrapy 和 Xpath 的初学者,我正在寻找解析具有以下结构的网站 cat1 value1 value2
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 要求提供代码的问题必须表现出对所解决问题的最低限度理解。包括尝试过的解决方案、为什么它们不起作用,以及
我必须从 xml 中解析数据。这是我的 xml- 或者它的 url 是:http://mobileecommerce.site247365.com/admin/catdata.xml News f
如何创建应该允许多行数据的标记。不要说使用textarea标签。我知道,但我只想 标记因为标签具有 value 属性。所以当我从 xml 文件获取值时,我应该使用 jquery 语法动态获取.. 最佳
我有一个页面使用我定义的某些样式。 在同一页面上,我刚刚导入了一个使用自己样式的外部 jQuery 插件,例如,包括 。被我自己覆盖的标签样式。 如何确保我的样式表中的样式不会覆盖 jQuery 插件
关闭。这个问题是opinion-based .它目前不接受答案。 想要改进这个问题? 更新问题,以便 editing this post 可以用事实和引用来回答它. 关闭 8 年前。 Improve
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