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.gitignore
README.md
Top1分类正确率.pdf
classify_all_dogs.py
classify_single_dog.py
dog_inception_v3_graph.pb
dog_inception_v3_labels.txt
results.txt
sample.py
stats.py
test.jpg
不同类别狗狗分类热力图.pdf
狗狗图片.png

README.md

HappyDogYear

使用Inception V3进行狗狗图片分类,祝大家狗年大吉!

数据集

数据集来自Stanford Dog Dataset

http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/images.tar

共包括120种狗狗的20580张图片,下载后解压得到Images文件夹,其中包括120个子文件夹,每个子文件夹对应一种狗狗

模型训练

使用Inception V3和狗狗数据进行迁移训练,得到能够识别狗狗类别的图片分类模型

迁移训练的代码来自TensorFlow官方Github

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

使用以下命令即可进行训练,当然也可以直接使用我训练好的模型

python retrain.py --image_dir Images/ --output_graph dog_inception_v3_graph.pb --output_labels dog_inception_v3_labels.txt --summaries_dir summaries_dir --model_dir . --bottleneck_dir bottleneck_dir

模型使用

迁移训练得到两个文件

  • dog_inception_v3_graph.pb:狗狗图片分类模型
  • dog_inception_v3_labels.txt:全部的狗狗类别

使用classify_single_dog.py即可进行单张图片的分类,其中最后一行的test.jpg即为待分类图片的路径,这里提供了一张京巴犬的图片

其他文件

  • classify_all_dogs.py:将Images文件夹中的20580张图片全部分类,并将正确标签以及概率前五的分类结果和对应概率写入results.txt,便于后续统计
  • results.txt:即上面提到的分类结果文件
  • stats.py:根据results.txt进行一些简单的统计,包括每种狗狗的分类正确率、不同狗狗之间的关联和对比等
  • sample.py:从每类狗狗中随机抽取一张,共120张图片并生成一张拼图