machine-learning - Keras 预训练的 Xception 模型总是给出预测“sewing_machine”

Question

我正在使用 Keras 预训练模型“Xception”进行图像识别。然而，无论我给 Xception 什么图片，预测总是：

预测：[[('n04179913', 'sewing_machine', 1.0), ('n15075141, Toilet_tissue', 0.0), ('n02317335',​​ 'starfish', 0.0), ('n02389026, sorrel', 0.0), (' n02364673', '几内亚猪', 0.0)]]

我的代码有什么问题吗？

我的代码是：

from tensorflow.contrib.keras import applications as app
from tensorflow.contrib.keras import preprocessing as pp
import numpy as np

model = app.Xception(weights='imagenet', include_top=True)
img_path = 'test123.jpg'
img = pp.image.load_img(path=img_path, target_size=(299, 299))
x = pp.image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = app.xception.preprocess_input(x)

preds = model.predict(x)
print('Predicted:', app.xception.decode_predictions(preds))

Answer 1

将图像标准化 x/255。就在预测函数调用之前根据我的理解，Xception 模块接受了标准化强度的训练。我遇到了同样的问题。因此，我通过将像素强度除以 255 来标准化像素强度。您可以尝试相同的方法。我希望它有所帮助。