2 jlspypxa1 jlspypxa1 于 2018.03.09 09:55 提问

imageNet labels为啥有的1000个有的1001个? 10C

imageNet2012 label是1000个label inception v3为啥是1001个label
inception_dec_2015.zip 中的标签文件是imagenet_comp_graph_label_strings.txt
共计有1001行,那么就是1001个类别
而ImageNet是1000个类别,对应的label文件ilsvrc_2012_labels.txt
问题1:为啥这两个label不一致呀?不都是用ImageNet的图片集进行训练的么?分类标签咋还不一样?
问题2:我要统计inceptionV3的分类的准确率,只有2012 labels对应的准确答案标签,我该怎么获取2015的准确答案标签?或者哪位大神提示下如何计算inception V3准确率呢?

2个回答

lin65505578
lin65505578   2018.04.12 16:32

ResNet和VGG有1000类,但是ImageNet有1001类:

ImageNet数据集提供了一个空白背景类。如果您尝试用VGG或者ResNet进行Fine-tuning和train的时候,可能会报出如下错误:

InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [1001] rhs shape= [1000]
这是因为模型只有1000类而不是1001类。为了解决这个问题,您应该设置标志位--labels_offset=1。

INeedGirlFriend
INeedGirlFriend 1 ImageNet1000数据集(带标签)可否分享一下吗?2.如何进行fine-tuning。万分感谢!!!
大约 2 个月之前 回复
INeedGirlFriend
INeedGirlFriend 楼主您好,最近在做这方面的工作,想请问:
大约 2 个月之前 回复
greeeeeeeeen
greeeeeeeeen   2018.03.09 10:38

015.zip 中的标签文件是imagenet_comp_graph_label_strings.txt
共计有1001行,那么就是1001个类别
而ImageNet是1000个类别,对应的label文件ilsvrc_2012_labels.txt
问题1:为啥这两个label不一致呀?不都是用ImageNet的图片集进行训练的么?分类标签咋还不一样?
问题2:我要统计inceptionV3的分类的准确率,只有2012 labels对应的准确答案标签,我该怎么获取2015的准确答案标签?或者哪位大神提示下如何计算inception V3准确率呢?

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