场景分类

微调 Inception-ResNet-V2, 解决 AI Challenger 2017 场景分类问题。

依赖

我们使用AI Challenger 2017中的场景分类数据集，其中包含80,900种场景的60,999张图像。数据分为53,879个训练图像和7,120个测试图像。

用14118张测试图片计算平均准确率(mAP)，结果如下：

	Test A	Test B
图片数	7040	7078
Top3准确度	0.94346	0.91212

提取60,999个训练图像，并将它们分开（53,879个用于训练，7,120个用于验证）：

$ python pre-process.py

$ python train.py

如果想在培训期间进行可视化，请在终端中运行：

$ tensorboard --logdir path_to_current_dir/logs

下载 pre-trained model 放在 models 目录然后执行:

$ python demo.py

$ python evaluate.py