DataCastle［猫狗大战］ ——Yinjh比赛全部代码

DataCastle猫狗大战参赛者需要从训练集里建立一个模型去识别测试集里的小狗来。谁能识别出最多的数量，谁的成绩就更好。

参赛者需要提交你识别出认为是小狗图片的图片名，不包括文件类型，例如：xabcd.jpg,则提交的uid为xabcd。详情参考示例提交文件。

import osimport globfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Flatten, Dense, Dropoutfrom keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2Dfrom keras.optimizers import SGDimport cv2, numpy as npdef VGG_16(weights_path=None):model = Sequential()model.add(ZeroPadding2D((1,1),input_shape=(3,224,224)))model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu'))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu'))model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu'))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu'))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu'))model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))model.add(ZeroPadding2D((1,1)))model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))model.add(Flatten())model.add(Dense(4096, activation='relu'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(4096, activation='relu'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(1000, activation='softmax'))if weights_path:model.load_weights(weights_path)return modelif __name__ == "__main__":# Test pretrained modelmodel = VGG_16('vgg16_weights.h5')sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy')dogs=[251, 268, 256, 253, 255, 254, 257, 159, 211, 210, 212, 214, 213, 216, 215, 219, 220, 221, 217, 218, 207, 209, 206, 205, 208, 193, 202, 194, 191, 204, 187, 203, 185, 192, 183, 199, 195, 181, 184, 201, 186, 200, 182, 188, 189, 190, 197, 196, 198, 179, 180, 177, 178, 175, 163, 174, 176, 160, 162, 161, 164, 168, 173, 170, 169, 165, 166, 167, 172, 171, 264, 263, 266, 265, 267, 262, 246, 242, 243, 248, 247, 229, 233, 234, 228, 231, 232, 230, 227, 226, 235, 225, 224, 223, 222, 236, 252, 237, 250, 249, 241, 239, 238, 240, 244, 245, 259, 261, 260, 258, 154, 153, 158, 152, 155, 151, 157, 156]cats=[281,282,283,284,285,286,287]path = os.path.join('imgs', 'test', '*.jpg')files = glob.glob(path)result=[]for fl in files:flbase = os.path.basename(fl)im = cv2.resize(cv2.imread(fl), (224, 224)).astype(np.float32)im[:,:,0] -= 103.939im[:,:,1] -= 116.779im[:,:,2] -= 123.68im = im.transpose((2,0,1))im = np.expand_dims(im, axis=0)out = model.predict(im)p = np.sum(out[0,dogs]) / (np.sum(out[0,dogs]) + np.sum(out[0,cats]))result.append((flbase,p))result=sorted(result, key=lambda x:x[1], reverse=True)for x in result:#print x[0],x[1]print x[0]

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