Python 预测Vgg16的输出,混淆
我试图了解我们如何处理模型的结果 yhat=model.predict(图),我在研究什么样的回报,但它是一种结构。。。但后来我在网上发现了这个,这让我很困惑 有人能帮我理解model.predict([x])[0][0] 我试图得到一个值,这样我就可以看到它是这样或那样。这是一个两级分类 谢谢Python 预测Vgg16的输出,混淆,python,keras,Python,Keras,我试图了解我们如何处理模型的结果 yhat=model.predict(图),我在研究什么样的回报,但它是一种结构。。。但后来我在网上发现了这个,这让我很困惑 有人能帮我理解model.predict([x])[0][0] 我试图得到一个值,这样我就可以看到它是这样或那样。这是一个两级分类 谢谢 def get_predicition(image): height, width = image.shape[:2] try: # If in case face is not det
def get_predicition(image):
height, width = image.shape[:2]
try: # If in case face is not detected at any frame
face = face_detector(image, 1)[0] # Face detection
x, y, size = get_boundingbox(face=face, width=width, height=height) # Calling to get bound box around the face
except IndexError:
pass
cropped_face = image[y:y+size, x:x+size] # cropping the face
output,label = evaluate(cropped_face) # Sending the cropped face to get classifier result
font_face = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # font settings
thickness = 2
font_scale = 1
if label=='Real':
color = (0,255, 0)
else:
color = (0, 0, 255)
x = face.left() # Setting the bounding box on uncropped image
y = face.top()
w = face.right() - x
h = face.bottom() - y
cv2.putText(image, label+'_'+str('%.2f'%output)+'%', (x, y+h+30),
font_face, font_scale,
color, thickness, 2) # Putting the label and confidence values
return cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)# draw box over face
def evaluate(cropped_face):
# Read the image and resize it
img = cv2.resize(cropped_face, (224, 224))
# Reshape
x = img.reshape((1,) + img.shape)
x /= 255.
result = model_Xc.predict([x])[0][0] # result = model_Xc.predict([x])[0][0]
if result > 0.5:
animal = "cat"
else:
animal = "dog"
result = 1 - result
return result, animal
它提供结果数组中的最小值
及
它从结果数组中为您提供最大值这是什么库?我使用的是keras、vgg16和VGG19,我们需要查看足够的代码,以便能够准确地找出该方法的来源。这对您有帮助吗?但问题是这能做什么?预测([x])[0][0]——预测([x])[0]。谢谢,我正在试图弄清楚它是做什么的,为了做到这一点,我需要知道
model\u Xc的类型。
res = model_Xc.predict(img)[0][0]
res = 0.026140803
res = model_Xc.predict(img)[0][1]