[当前最佳0.00000 @ypw/ 0.20631 @LeeJuly30] Kaggle ImageNet Dogs


#247

:grinning:


#248


未用Stanford dataset,ensemble用了inception,resnet模型。


#249

楼主您好,十分感谢您在github上面分享了自己的code,我们都在特别认真的学习和研究。
可是十分不巧,我发现楼主的code里面似乎有个小小的bug,所以特别想请教一下楼主。

具体有问题的code 是位于你的model文件,
https://github.com/ypwhs/DogBreed_gluon/blob/master/model.ipynb
在这个文件的35行,有以下的code:

features_resnet = features_resnet.reshape(features_resnet.shape[:2])
features_inception = features_inception.reshape(features_inception.shape[:2])

貌似这些reshape 都会失败掉。
请看我这边运行的结果:

with h5py.File(‘features.h5’, ‘r’) as f:
… features_vgg = np.array(f[‘vgg’])
… features_resnet = np.array(f[‘resnet’])
… features_densenet = np.array(f[‘densenet’])
… features_inception = np.array(f[‘inception’])
… labels = np.array(f[‘labels’])

features_vgg.shape
(10222, 512, 7, 7)

features_resnet.shape
(10222, 2048, 7, 7)

features_densenet.shape
(10222, 2208)

features_inception.shape
(10222, 768, 17, 17)

features_resnet.shape[:2]
(10222, 2048)

features_resnet.reshape(features_resnet.shape[:2])
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
ValueError: cannot reshape array of size 1025798144 into shape (10222,2048)

features_resnet = features_resnet.reshape(features_resnet.shape[:2])
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
ValueError: cannot reshape array of size 1025798144 into shape (10222,2048)
====================================================
不清楚是否是features 的文件生成的有问题,但是,查了很多遍,发现都没有问题。
所以特别想请教一下楼主。

谢谢了啊!


#250

有的啊,亲!
(‘eb7a368774aa34a12ed155126b641ae7556dad9d’, ‘resnet50_v2’),


#251


我在尝试与坛子里top不同的思路,目前为止结果并不好,将继续实验


#252

版本不一致的问题,你可以手动加全局平均池化层


#253

您的意思是mxnet的版本不一致吗?还是说pretrained 模型版本呢?
如果要加全局平均池化层,应该在哪里加?
多谢啊


#254

另外,我还有一点,不理解,为什么论坛里面有人说用这个代码跑成功了的?
明明code跑不起来啊?


#255

询问一下怎么把mxnet.gluon.model_zoo里模型的网络结构导出来呢?因为习惯使用R,但是R里面没有这些预训练模型,所以想下载模型参数和模型结构,但是下载出来的只有参数文件,并没有网络结构的json文件,所以想从mxnet.gluon.model_zoo里面导出模型结构。一直没找到方法。。


#256

mxnet不一致造成的预训练模型代码不一致,别人能跑起来是因为用了一样的版本或者自行修改了部分代码,全局平均池化层加在features后面。


#257

请问这些模型可以预先下载到自己电脑里吗?


#258

多谢啊,还有这个问题啊,感谢啊。
我自己动手尝试一下。
多谢,多谢啊


#259

不好意思啊,我突然想起来,我的mxnet前后的版本是一致的啊。
貌似没有用不一致的版本


#260

和我用的不一致


#261

那还能告诉一下您的mxnet版本吗?我来尝试一下,谢谢啊


#262

emmm…readme 里面已经写了呀

环境参考:

  • mxnet 0.12.1
  • numpy 1.13.3
  • tqdm 4.11.2
  • pandas 0.20.3
  • sklearn 0.19.0

不过由于我是安装的 --pre 版本,所以现在可能又更新了,你可以自己解决这些问题。


#263

首次使用某个模型时, 会自动从 S3 下载到 ${HOME}/.mxnet/models 目录

国内从S3下载会有点慢, 这是我传到百度云上的: https://pan.baidu.com/s/1qXCVqUw
下载后将 *.params 放到 ~/.mxnet/models


#264

在国内可以设置环境变量MXNET_GLUON_REPOhttps://apache-mxnet.s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/来加速从Gluon下载数据集和预训练模型参数。


#265


#266

感谢你 :grin: