Suite à Introduction à TensorFlow Hello World, j'ai essayé la reconnaissance d'image en utilisant des données de formation appelées ImageNet.
syntaxe
(tensorflow)$ python classify_image.py --image_file [Fichier d'image]
J'ai téléchargé l'image du poêle avec wget et l'ai exécutée comme suit.
wget https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/26079/ef75a5b4-8ddd-0015-9b3d-194b55a6b88e.jpeg
python classify_image.py --image_file ef75a5b4-8ddd-0015-9b3d-194b55a6b88e.jpeg
Afficher le résultat
stove (score = 0.99871)
fire screen, fireguard (score = 0.00047)
space heater (score = 0.00021)
rotisserie (score = 0.00002)
table lamp (score = 0.00002)
La probabilité d'être un poêle est-elle de 99%? intelligent
référence: http://qiita.com/nkjm/items/a2dada74d48b29f0e5f4
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