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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
javascript - ノードの TensorFlow.js から最も可能性の高い className を取得する方法
やりたいこと： mobileNetでTensorFlow.jsの画像分類から最も確率の高いclassNameを取得したい。クラス名を文字列として取得したい。
問題: className を文字列として分離する方法がわかりません。これに対するコマンドはありますか？または、私の問題を解決する方法を知っていますか?
私のコード:
そして出力：
したがって、この場合、文字列 (「チェーン メール、リング メール、メール、チェーン アーマー、チェーン アーマー、リング アーマー、リング アーマー」) を取得する必要があります。
machine-learning - クラスを予測しない Deeplabv3
mobilenetv3_small_seg アーキテクチャで deeplabv3 モデルをトレーニングしようとしています。モデルをトレーニングしましたが、得られた予測はクラス予測のない完全な空白のマスクです。トレーニングのために私が従った手順は次のとおりです。
Google Colab にクローンされた公式リポジトリ。
クラスが 1 つだけのデータセットを用意しました (顔の唇のセグメント化)。Pascal VOC12 データセット形式に従いました。以下に示すように、RGB マスク (0, 255, 0) を作成し、周囲に白い境界線 (255, 255, 255) と黒い背景 (0, 0, 0) を配置しました。
次に、以下に示すように、このスクリプトを使用して、RGB マスクを background:0、forground:1、boundary:255 の単一チャネル png (8 ビット) に変換しました。
次に、このスクリプトを変更して、データセットを tfrecord に正常に変換しました。
次に、data_generator.py にデータセットの説明を ignore_label=255 および num_classes=2 で追加しました。
最後に、次のコマンドでトレーニングを開始しました。
トレーニングが完了したら、いくつかの異なる画像でモデルをテストしました。モデルの出力は、すべての値が 0 に等しい (256, 256) 配列です。単一の値ではなく、1 などを取得します。
私は機械学習が初めてです。それを知りたい
- 私のプロセスの何が問題になっていますか？多くのチュートリアルを見ましたが、答えが見つかりませんでした。
- データセットに何か問題がありますか? データセットには合計 2000 枚の画像が含まれていました。
- mobilenetv3_small の事前トレーニング済みの重みが見つかりませんでした。誰かが知っている場合は、親切に共有してください。転移学習を行うことができます。
- クラスの数を 2 (背景と前景) に設定します。そうですか？