Keras – 使用ResNet模型进行实时预测

ResNet 是一个预训练的模型。它是用 ImageNet . NET训练的。 ResNet模型的权重在 ImageNet 上进行了预训练。它的语法如下 –

keras.applications.resnet.ResNet50 (
   include_top = True, 
   weights = 'imagenet', 
   input_tensor = None, 
   input_shape = None, 
   pooling = None, 
   classes = 1000
)

这里、

include_top 是指网络顶部的全连接层。
weights 指在ImageNet上进行的预训练。
input_tensor 是指可选的Keras张量，作为模型的图像输入。
input_shape 是指可选的形状元组。这个模型的默认输入尺寸是224×224。
classes 指的是对图像进行分类的可选的类的数量。

让我们通过写一个简单的例子来了解这个模型

第1步：导入模块

让我们按照下面的规定加载必要的模块。

>>> import PIL 
>>> from keras.preprocessing.image import load_img 
>>> from keras.preprocessing.image import img_to_array 
>>> from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions 
>>> import matplotlib.pyplot as plt 
>>> import numpy as np 
>>> from keras.applications.resnet50 import ResNet50 
>>> from keras.applications import resnet50

第2步：选择一个输入

让我们选择一个输入图像， ** 莲花** ，如下所示

>>> filename = 'banana.jpg' 
>>> ## load an image in PIL format 
>>> original = load_img(filename, target_size = (224, 224)) 
>>> print('PIL image size',original.size)
PIL image size (224, 224) 
>>> plt.imshow(original) 
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x1304756d8> 
>>> plt.show()

在这里，我们加载了一张图片 （banana.jpg） 并显示了它。

第3步：将图像转换成NumPy数组

让我们把我们的输入， Banana 转换成NumPy数组，这样它就可以被传递到模型中，用于预测的目的。

>>> #convert the PIL image to a numpy array 
>>> numpy_image = img_to_array(original) 

>>> plt.imshow(np.uint8(numpy_image)) 
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x130475ac8> 

>>> print('numpy array size',numpy_image.shape) 
numpy array size (224, 224, 3) 

>>> # Convert the image / images into batch format 
>>> image_batch = np.expand_dims(numpy_image, axis = 0) 

>>> print('image batch size', image_batch.shape) 
image batch size (1, 224, 224, 3)
>>>

第4步：模型预测

让我们把我们的输入输入到模型中，以获得预测结果

>>> prepare the image for the resnet50 model >>> 
>>> processed_image = resnet50.preprocess_input(image_batch.copy()) 

>>> # create resnet model 
>>>resnet_model = resnet50.ResNet50(weights = 'imagenet') 
>>> Downloavding data from https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releas
es/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 
102858752/102853048 [==============================] - 33s 0us/step 

>>> # get the predicted probabilities for each class 
>>> predictions = resnet_model.predict(processed_image) 

>>> # convert the probabilities to class labels 
>>> label = decode_predictions(predictions) 
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/
data/imagenet_class_index.json 
40960/35363 [==================================] - 0s 0us/step 

>>> print(label)

输出

[
   [
      ('n07753592', 'banana', 0.99229723), 
      ('n03532672', 'hook', 0.0014551596), 
      ('n03970156', 'plunger', 0.0010738898), 
      ('n07753113', 'fig', 0.0009359837) , 
      ('n03109150', 'corkscrew', 0.00028538404)
   ]
]