Вопрос Помогите написать нейросеть на питоне с распознаванием определённую марку машины
- Автор темы Abcenter
- Дата начала
ensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
def predict_brand(img_path):
img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))
img_array = image.img_to_array(img) / 255.0
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
predictions = model.predict(img_array)
class_idx = np.argmax(predictions[0])
return list(train_generator.class_indices.keys())[class_idx]
Заключение
Эта инструкция даст вам базовое понимание создания нейросети для распознавания марок машин. Не забудьте поэкспериментировать с архитектурой, гиперпараметрами и улучшениями для достижения лучших результатов.
import numpy as np
def predict_brand(img_path):
img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))
img_array = image.img_to_array(img) / 255.0
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
predictions = model.predict(img_array)
class_idx = np.argmax(predictions[0])
return list(train_generator.class_indices.keys())[class_idx]
Заключение
Эта инструкция даст вам базовое понимание создания нейросети для распознавания марок машин. Не забудьте поэкспериментировать с архитектурой, гиперпараметрами и улучшениями для достижения лучших результатов.
Берёшь фотки машин, грузишь в «ТензорФлоу» или «Керас», строишь модель слои там свёрточные, пуллинговые, как кирпичики в домике. Делишь данные на обучение и проверку, подписываешь всё чётко, чтобы сеть не путалась. Нейросеть натаскаешь, и пусть она потом марки тебе угадывает. Всё просто, как гвоздь забить.