[PYTHON] [TensorFlow] Extrahieren Sie Funktionen aus dem trainierten Modell Inception-v3

In TensorFlow wird die Merkmalmengenextraktion mithilfe des Inception-v3-Modells durchgeführt.

Laden Sie das trainierte Modell von herunter http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz
Entpacken Sie die obige Datei und extrahieren Sie classify_image_graph_def.pb
Quellcode feature_extraction.py

Schreiben Sie "IMG_PATH" und "MODEL_PATH" entsprechend Ihrer Umgebung neu.

import tensorflow as tf
import numpy as np

IMG_PATH = 'path/to/input/image.jpg'
MODEL_PATH = 'path/to/classify_image_graph_def.pb'

# Geladenes trainiertes Modell laden
inception_v3 = tf.gfile.FastGFile(MODEL_PATH, 'rb')
graph_def =tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(inception_v3.read())
tf.import_graph_def(graph_def, name='')

with tf.Session() as sess:
 # Angabe der Extraktionsschicht
    pool3 = sess.graph.get_tensor_by_name('pool_3:0')

 # Eingabebild lesen
    image_data = tf.gfile.FastGFile(IMG_PATH, 'rb').read()

 # Extraktion von Features
    features = sess.run(pool3, {'DecodeJpeg/contents:0': image_data})
    print(np.squeeze(features))

Bei der Eingabe einer PNG-Datei

Das Obige akzeptiert nur die Eingabe von JPEG-Dateien. Wenn Sie eine PNG-Datei eingeben möchten, geben Sie beim Extrahieren des Feature-Betrags den Knoten 'DecodeJpeg: 0' an, wie unten gezeigt.

features = sess.run(pool3, {'DecodeJpeg:0':image_data})