用预训练卷积网络提取图像重要 so easy !
“ 横看成岭侧成峰,远近高低各不同。
不识庐山真面目,只缘身在此山中。”
开头一首诗,很装啊!老铁
我们都知道各种卷积网络提取特征什么鬼的,好像很吊的样子。
那到底提取处理的会是什么东西呢?
看到有很多可视化的操作,看到经过卷积操作之后很多特征会被浓缩(抽象)成一小块。

由于本人最近也在提取图片的特征,无意间发现了一个有趣的东西
它就是一个可以使用多种预训练模型计算图像特征。
这些层级将最终抽取出图像的特征,并能进一步用于图像分类和聚类等。
项目地址:https://github.com/cameronfabbri/Compute-Features
1、在GitHub链接有一些模型的参数(例如下载inception_v1_2016_08_28.tar.gz),我是Linux系统地下运行的,不知道window系统会不会报错!

2、下载好之后,打开终端(ctrl+alt+t),输入下面两条指令

第一条是解压预训练模型的参数,会产生一个ckpt格式的文件
第二条是用这个模型提取测试图片的特征(这时的格式还是不能正常查看,是一堆乱七八糟的)
3、运行另外一个代码会提取上一步计算的特征

但是由于特征的长度为1024,只能显示部分,而且还不能保存。
所以是不是很气
但是实际上很简单(因为我是在win上写的推文,因此代码没办法上传)

部分乱码请无视。就是读入和存储(这里的编译环境是python2)如果是python3的话需要将 import cPickle as pickle 替换为 import pickle
这里需要注意一点,有时候编码会出错,需要在文件的头部加一句编码的说明
# -*- coding: UTF-8 -*-

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