VGG-FOOD101
PyTorchを使用してVery Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition を参考にVGGの実装を行った。
データセットにはImageNetの代わりにFood 101を使用しています。
訓練コードの実行
python train.py --model vgg_a --is_using_a False
- --modelオプションで学習時に使用するモデルをvgg_a, vgg_a_lrn, vgg_b, vgg_c, vgg_d, vgg_eのいずれかが選択可能です。
- ---is_using_aオプションで学習済みのvgg_aの重みが保存されている場合、最初の畳み込み層4層と最後の全結合層3層の重みをコピーするかどうか選択することができます。
テストコードの実行
python test.py --model vgg_a
- --modelオプションでテストに使用するモデルをvgg_a, vgg_a_lrn, vgg_b, vgg_c, vgg_d, vgg_eのいずれかが選択可能です。