これは、Keras 用の画像分類モデルという名前の Linux アプリで、最新リリースは AddInceptionResNetV2.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
OnWorksを使用したKerasの画像分類モデルという名前のこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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Kerasの画像分類モデル
DESCRIPTION
すべてのアーキテクチャはTensorFlowとTheanoの両方と互換性があり、インスタンス化されると、モデルは〜/ .keras /keras.jsonにあるKeras構成ファイルで設定された画像の寸法の順序に従って構築されます。 たとえば、image_dim_ordering = tfを設定した場合、このリポジトリからロードされたモデルはすべて、TensorFlowのディメンションの順序付け規則「Width-Height-Depth」に従ってビルドされます。 事前にトレーニングされた重みは、インスタンス化時に自動的にロードできます（すべての画像モデルのモデルコンストラクターのweights = 'imagenet'引数、音楽タグ付けモデルのweights = 'msd'）。 重みは必要に応じて自動的にダウンロードされ、〜/ .keras / models /にローカルにキャッシュされます。 このリポジトリには、音楽タグ付け用の次のKerasモデル、VGG16、VGG19、ResNet50、Inception v3、およびCRNNのコードが含まれています。
特徴
- 画像を分類する
- 画像から特徴を抽出する
- 任意の中間層から特徴を抽出します
- Inceptionv3のウェイトは自分でトレーニングします
- いくつかのKerasモデルのコードが含まれています
- このリポジトリ内のすべてのコードはMITライセンスの下にあります
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https：//sourceforge.net/projects/img-class-mod-keras.mirror/からも取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティングシステムのXNUMXつから最も簡単な方法でオンラインで実行するために、OnWorksでホストされています。
