이것은 최신 릴리스가 AddInceptionResNetV2.zip으로 다운로드될 수 있는 Keras용 이미지 분류 모델이라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 Keras용 이미지 분류 모델이라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인으로 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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Keras용 이미지 분류 모델
기술
모든 아키텍처는 TensorFlow 및 Theano와 호환되며 인스턴스화 시 ~/.keras/keras.json의 Keras 구성 파일에 설정된 이미지 차원 순서에 따라 모델이 구축됩니다. 예를 들어 image_dim_ordering=tf를 설정한 경우 이 저장소에서 로드된 모든 모델은 TensorFlow 차원 순서 지정 규칙인 "너비-높이-깊이"에 따라 빌드됩니다. 사전 훈련된 가중치는 인스턴스화 시 자동으로 로드될 수 있습니다(모든 이미지 모델의 경우 모델 생성자의 weights='imagenet' 인수, 음악 태깅 모델의 경우 weights='msd'). 가중치는 필요한 경우 자동으로 다운로드되고 ~/.keras/models/에 로컬로 캐시됩니다. 이 리포지토리에는 다음 Keras 모델(VGG16, VGG19, ResNet50, Inception v3 및 음악 태깅용 CRNN)에 대한 코드가 포함되어 있습니다.
특징
- 이미지 분류
- 이미지에서 특징 추출
- 임의의 중간 계층에서 특징 추출
- Inception v3 가중치는 스스로 훈련합니다.
- 여러 Keras 모델에 대한 코드가 포함되어 있습니다.
- 이 저장소의 모든 코드는 MIT 라이선스를 따릅니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
https://sourceforge.net/projects/img-class-mod-keras.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 우리의 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
