私は ML の初心者で、ImageNet の重みを使用して単に inception-v3 を実装しています。これは私の最初の実行です。私の実装は Keras です。私の予測はすべて間違っており、問題が何であるかを確認するために、少し足を踏み入れる必要があります. オンラインで Keras を使用して上から下まで使用された inception-v3 の例を見つけるのは実際にはかなり困難です。ほとんどが転移学習のチュートリアルです。これが私のコードです。
import keras as k
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input, decode_predictions
from keras.preprocessing import image
import cv2
import numpy as np
model = k.applications.inception_v3.InceptionV3(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None)
im = 'images/cat.jpg'
cv2.imread(im).shape
(168, 299, 3)
im = cv2.resize(cv2.imread(im), (299, 299)).astype(np.float32)
im = np.expand_dims(im, axis=0)
im.shape
(1, 299, 299, 3)
preds = model.predict(im)
print('Predicted:', decode_predictions(preds
予測: [[('n03047690', 'clog', 1.0), ('n01924916', 'flatworm', 7.0789714e-11), ('n03950228', 'pitcher', 2.1705252e-11), ('n02841315' 、「双眼鏡」、4.1622389e-13)、(「n06359193」、「web_site」、3.8697981e-16)]]
この最も基本的な実装がどのように間違っているかを誰かが提案できますか。おそらく私の入力形状は間違っていますか？