使用TensorFlow进行图像识别
菲利普·阿扎努克（Philip Adzanoukpe）
我是TensorFlow的新手，正在寻求图像识别方面的帮助。是否有一个示例展示了如何使用TensorFlow训练自己的数字图像进行图像识别，例如TensorFlow图像识别教程中使用的图像网络模型
我看了CIFAR-10模型训练，但似乎没有提供训练自己的图像的示例。
Zhenyu Wu
我建议使用Google训练有素的Inception模型进行图像识别。请参考tensorflow网站上的示例“如何为新类别重新训练Inception的最终层”。它位于https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/how_tos/image_retraining/index.html。
使用训练好的模型很容易，并且可以达到合理的精度。您只需简单地用自己的数据集来提供模型。Google初始版本的最后一个经典层将被修改，我们仅训练最后一层。对于具有多个类别的数千张图像，只需几个小时即可完成训练。请注意：为了使用示例，您必须从源代码构建tensorflow。
我正在使用转移学习功能，并取得了很好的效果。为了说明转移学习的好处，我将“在经过训练的GoogleNet上进行转移学习”与“从头开始构建并训练5层Convnet”进行了比较。分类任务在5个类别的5000张图像上完成。
参见以下简单示例：https : //www.youtube.com/watch?v= QfNvhPx5Px8（在5分钟内构建TensorFlow图像分类器）
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