Как предсказать входного изображения, используя обученную модель в водоснабжении?

Я'м только начиная с выбранной позиции и машинного обучения в целом.

Я подготовил модель для классификации изображений из 2 классов и спас его с помощью модели.сохранить()`. Вот код, который я использовал:

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras import backend as K

# dimensions of our images.
img_width, img_height = 320, 240

train_data_dir = 'data/train'
validation_data_dir = 'data/validation'
nb_train_samples = 200  #total
nb_validation_samples = 10  # total
epochs = 6
batch_size = 10

if K.image_data_format() == 'channels_first':
    input_shape = (3, img_width, img_height)
else:
    input_shape = (img_width, img_height, 3)

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=input_shape))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

# this is the augmentation configuration we will use for training
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

# this is the augmentation configuration we will use for testing:
# only rescaling
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=5)

model.save('model.h5')

Он успешно тренировался с 0.98 точность это очень хорошо. Чтобы загрузить и проверить эту модель на новые изображения, я использовал ниже код:

from keras.models import load_model
import cv2
import numpy as np

model = load_model('model.h5')

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.resize(img,(320,240))
img = np.reshape(img,[1,320,240,3])

classes = model.predict_classes(img)

print classes

Он выводит:

[[0]]

Почему бы'т ее выдают фактическое имя класса и почему [[0]]?

Спасибо заранее.

Løiten
Редактировал вопрос 24-го мая 2018 в 10:51
Программирование
computer-vision python machine-learning keras
18-го апреля 2017 в 10:09
20 просмотров
Комментарии к вопросу (1)

Если кто-то все еще пытается делать прогнозы на картинки, вот оптимизированный код для загрузки сохраненной модели и делать прогнозы:

# Modify 'test1.jpg' and 'test2.jpg' to the images you want to predict on

from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import numpy as np

# dimensions of our images
img_width, img_height = 320, 240

# load the model we saved
model = load_model('model.h5')
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

# predicting images
img = image.load_img('test1.jpg', target_size=(img_width, img_height))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)

images = np.vstack([x])
classes = model.predict_classes(images, batch_size=10)
print classes

# predicting multiple images at once
img = image.load_img('test2.jpg', target_size=(img_width, img_height))
y = image.img_to_array(img)
y = np.expand_dims(y, axis=0)

# pass the list of multiple images np.vstack()
images = np.vstack([x, y])
classes = model.predict_classes(images, batch_size=10)

# print the classes, the images belong to
print classes
print classes[0]
print classes[0][0]
Комментарии (3)
Решение

керрас predict_classes (документы) выводит массив NumPy прогнозов класс. Что в вашем случае модель, индекс нейрона высшего активации последнего(softmax) слой. [[0]] означает, что ваша модель предсказывает, что ваши тестовые данные класса 0. (обычно вы будете проходить несколько изображения, и результат будет выглядеть[[0], [1], [1], [0]] )

Вы должны преобразовать ваш фактический метки (например, 'рака', 'не рак') в двоичном кодировании (0 для 'рака', 1 для 'не рак') для бинарной классификации. Тогда вы сможете интерпретировать свой выход последовательность [[0]] как класс 'рака'

DNK
Редактировал ответ 18-го апреля 2017 в 11:05
Комментарии (10)

Вы можете использовать модель.предсказать (), чтобы предсказать класс одного изображения следующим образом [доктор]:

# load_model_sample.py
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os

def load_image(img_path, show=False):

    img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))
    img_tensor = image.img_to_array(img)                    # (height, width, channels)
    img_tensor = np.expand_dims(img_tensor, axis=0)         # (1, height, width, channels), add a dimension because the model expects this shape: (batch_size, height, width, channels)
    img_tensor /= 255.                                      # imshow expects values in the range [0, 1]

    if show:
        plt.imshow(img_tensor[0])                           
        plt.axis('off')
        plt.show()

    return img_tensor

if __name__ == "__main__":

    # load model
    model = load_model("model_aug.h5")

    # image path
    img_path = '/media/data/dogscats/test1/3867.jpg'    # dog
    #img_path = '/media/data/dogscats/test1/19.jpg'      # cat

    # load a single image
    new_image = load_image(img_path)

    # check prediction
    pred = model.predict(new_image)

В этом примере, образ загружается в пакете numpy массив с формы (1, высота, ширина, каналы). Затем, загружаем его в модели и прогнозировать его класса, возвращается в качестве реального значения в диапазоне [0, 1] (бинарной классификации в данном примере).

Комментарии (0)

Что's, потому что вы'вновь, как числовое значение, связанное с классом. Например, если у вас есть два класса для кошек и собак, Керрас связать их числовые значения 0 и 1. Чтобы получить соответствие между классами и их числовое значение, вы можете использовать

>>> classes = train_generator.class_indices    
>>> print(classes)
    {'cats': 0, 'dogs': 1}

Теперь вы знаете сопоставление между классами и индексов. Так что теперь вы можете сделать это

если классов[0][0] == 1: предсказание = 'собака' другое: предсказание = 'кошечка'

Javapocalypse
Редактировал ответ 8-го августа 2018 в 5:22
Комментарии (1)

Пересылка по примеру @ritiek, я'м новичок в МЛ тоже, может быть, такого рода форматирование поможет увидеть имя, а не только номер класса.

images = np.vstack([x, y])

prediction = model.predict(images)

print(prediction)

i = 1

for things in prediction:  
    if(things == 0):
        print('%d.It is cancer'%(i))
    else:
        print('%d.Not cancer'%(i))
    i = i + 1
Комментарии (0)