Как получить метки/классы из предсказанных изображений

#python #image-processing #deep-learning #conv-neural-network #classification

Вопрос:

Я обучил модель классификатора, используя cnn, и как классифицировать изображения, загруженные изображения с помощью flowfromdirectory. После тренировки я проверил невидимые данные, после чего мои прогнозные значения таковы:-

 [[[[0.771866   0.8567589  0.902191  ]
   [0.8756012  0.93743145 0.9572767 ]
   [0.8575856  0.92234766 0.95071596]
   ...
   [0.8285682  0.9203037  0.9460905 ]
   [0.85615414 0.9182381  0.9420978 ]
   [0.7868526  0.8462486  0.8882149 ]]

  [[0.815824   0.8986912  0.93497586]
   [0.88749367 0.94393086 0.96703947]
   [0.8745645  0.93561155 0.9639484 ]
   ...
   [0.85607237 0.93997157 0.96361405]
   [0.8750243  0.937056   0.9653714 ]
   [0.8367853  0.89637643 0.9370449 ]]

  [[0.695155   0.7554943  0.77888066]
   [0.8337961  0.8617642  0.8727031 ]
   [0.8334781  0.84559196 0.86962295]
   ...
   [0.01496893 0.03932272 0.01421419]
   [0.01424129 0.04037565 0.01449471]
   [0.02615304 0.05672317 0.0271827 ]]

  [[0.71646017 0.76629317 0.79345727]
   [0.8340155  0.86742646 0.87385976]
   [0.84214795 0.8550026  0.872459  ]
   ...
   [0.01343644 0.0353599  0.01344425]
   [0.01343626 0.03432167 0.01197887]
   [0.02437622 0.05071671 0.02522665]]
 

Как я могу получить это как class_indiceis/метки?

Комментарии:

1. Какова форма прогнозируемых значений? Какова форма вывода вашей модели? Сколько изображений вы загружаете, чтобы предсказать?

2. Похоже, у вас 9 классов? это правильно?

3. @Kaveh прогнозируемая форма (20, 256, 256) форма вывода модели (Нет, 256, 256, 3). У меня было 1200 изображений, относящихся к 3 классам.

4. @FreddyDaniel Нет. У меня есть только 3 класса/ярлыка

5. Сначала вы должны убедиться, что вывод модели соответствует, если у вас есть 3 класса, вывод должен быть (Нет, 3).