From fa9d8cf47e9126d3f9c21c35efaa34c2339679aa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kangvcar Date: Thu, 12 Jul 2018 12:13:43 +0800 Subject: [PATCH] modify imageai_custom_prediction_model_training --- .../ImageAI_Custom_Prediction_Model_Training.md | 16 ++++++++-------- 1 file changed, 8 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/source/ImageAI_Custom_Prediction_Model_Training.md b/source/ImageAI_Custom_Prediction_Model_Training.md index 5095665..401a13e 100644 --- a/source/ImageAI_Custom_Prediction_Model_Training.md +++ b/source/ImageAI_Custom_Prediction_Model_Training.md @@ -8,14 +8,14 @@ 要进行自定义预测模型训​​练，您需要准备要用于训练的图像。您需要按如下方式提供图像： -1. 创建一个 dataset 文件夹，其中包含您希望调用的数据集名称（例如 pets） -2. 在 dataset 文件夹中，创建一个名称为 **train** 的子文件夹 -3. 在 dataset 文件夹中，创建一个名称为 **test** 的子文件夹 -4. 在 dataset 文件夹中，为模型预测的每个对象创建一个文件夹，并为该文件夹指定一个与相应对象名称相对应的名称（例如 dog，cat，squirrel，snake） -5. 在 **test** 文件夹中，为要模拟预测的每个对象创建一个文件夹，并为该文件夹指定与相应对象名称对应的名称（例如，狗，猫，松鼠，蛇） -6. 在 **train** 文件夹中，将每个对象的图像放在其各自的文件夹中。这些图像是用于训练模型的图像，为了生成在实际应用中表现良好的模型，我建议每个对象大约 500 个或更多图像。如果每个对象有 1000 个图像那就非常棒了。 -7. 在 **test** 文件夹中的每个子文件夹下放置大约 100 到 200 个每个对象的图像。这些图像是用于在训练时测试模型的图像 -8. 完成此操作后，图像数据集文件夹的结构应如下所示： +1. 创建一个数据集文件夹并命名（如 pets） +2. 在数据集文件中创建一个名称为 **train** 的子文件夹 +3. 在数据集文件中创建一个名称为 **test** 的子文件夹 +4. 在 **train** 文件夹中，为每个你要训练的对象创建文件夹并命名（如 dog，cat，squirrel，snake） +5. 在 **test** 文件夹中，为每个你要训练的对象创建文件夹并命名（如 dog，cat，squirrel，snake） +6. 把每个对象的图像放在 **train** 文件夹下对应名称的子文件夹，这些图像是用于训练模型的图像，为了训练出精准度较高的模型，我建议每个对象收集大约500张以上图像。 +7. 把每个对象用于测试的图像放在 **test** 文件夹下对应名称的子文件夹，为了训练出精准度较高的模型，我建议每个对象用于测试的图像在100~200张。用于训练模型时在这些图像中识别出要训练的对象。 +8. 安装上述步骤操作完成后，图像数据集文件夹的结构应如下所示： ``` pets >