迁移学习之DenseNet121(121层）,DenseNet169(169层),DenseNet201(201层)（图像识别）

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1.实现效果：
2.结果分析：
3.主文件TransorDenseNet.py:

1.实现效果：

实际图片：

（1）DenseNet121预测第一个结果为：Sealyham_terrier（㹴犬）——0.21411328
（2）DenseNet169预测的第一个结果为：Sealyham_terrier（㹴犬）——0.43225577
（3）DenseNet201预测第一个结果为：Sealyham_terrier（㹴犬）——0.15977885

2.结果分析：

相比于之前的ResNet50，ResNet101，MobileNet，MobileNetV2，InceptionV3,Xception,Inception_ResNet_V2其中DenseNet169预测结果是最好的，也是正确的，虽然DenseNet121预测准确率不是很高，但是结果是正确的；但是呢！这个DenseNet121,169相比之前的ResNet50要多了很多的层，所以计算量更大，如果是自己也加了数据集进行训练的话，计算量将更大，所以折中的选择是ResNet50.

关于ResNet50和ResNet101：
https://mydreamambitious.blog.csdn.net/article/details/123906833
关于VGG16和VGG19：
https://mydreamambitious.blog.csdn.net/article/details/123906643
关于InceptionV3（159层）,Xception（126层）,Inception_ResNet_V2（572层）：
https://mydreamambitious.blog.csdn.net/article/details/123907490
关于MobileNet（88层）和MobileNetV2（88层）：
https://mydreamambitious.blog.csdn.net/article/details/123907955
EfficientNetBX
https://mydreamambitious.blog.csdn.net/article/details/123929264

3.主文件TransorDenseNet.py:

import os
import cv2
import tensorflow
import numpy as np
from PIL import Image
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import preprocess_input,decode_predictionsdef load_DenseNet121():model_DenseNet=tensorflow.keras.applications.densenet.DenseNet121(weights='imagenet')#图形路径curr_path=os.getcwd()img_path=curr_path+'\\images\\train\\dog\\1.jpg'#将图像转换为网络需要的大小，因为我们这里加载的模型都是固定输入大小224*224img=image.load_img(img_path,target_size=(224,224))#首先需要转换为向量的形式img_out=image.img_to_array(img)#扩充维度img_out=np.expand_dims(img_out,axis=0)#对输入的图像进行处理img_out=preprocess_input(img_out)# decode the results into a list of tuples (class, description, probability)# (one such list for each sample in the batch)#上面这段话的意思是输出包括（类别，图像描述，输出概率）preds=model_DenseNet.predict(img_out)#输出前三个结果的可能性print('Predicted: ',decode_predictions(preds,top=3)[0])print('Predicted: ',decode_predictions(preds,top=3))def load_DenseNet169():model_DenseNet169 =tensorflow.keras.applications.densenet.DenseNet169(weights='imagenet')# 图形路径img_path = 'images/train/dog/1.jpg'# 将图像转换为网络需要的大小，因为我们这里加载的模型都是固定输入大小224*224img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))# 首先需要转换为向量的形式img_out = image.img_to_array(img)# 扩充维度img_out = np.expand_dims(img_out, axis=0)# 对输入的图像进行处理img_out = preprocess_input(img_out)# decode the results into a list of tuples (class, description, probability)# (one such list for each sample in the batch)# 上面这段话的意思是输出包括（类别，图像描述，输出概率）preds = model_DenseNet169.predict(img_out)# 输出前三个结果的可能性print('Predicted: ', decode_predictions(preds, top=3)[0])print('Predicted: ', decode_predictions(preds, top=3))
def load_DenseNet201():model_DenseNet201 =tensorflow.keras.applications.densenet.DenseNet201(weights='imagenet')# 图形路径img_path = 'images/train/dog/1.jpg'# 将图像转换为网络需要的大小，因为我们这里加载的模型都是固定输入大小224*224img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))# 首先需要转换为向量的形式img_out = image.img_to_array(img)# 扩充维度img_out = np.expand_dims(img_out, axis=0)# 对输入的图像进行处理img_out = preprocess_input(img_out)# decode the results into a list of tuples (class, description, probability)# (one such list for each sample in the batch)# 上面这段话的意思是输出包括（类别，图像描述，输出概率）preds = model_DenseNet201.predict(img_out)# 输出前三个结果的可能性print('Predicted: ', decode_predictions(preds, top=3)[0])print('Predicted: ', decode_predictions(preds, top=3))if __name__ == '__main__':print('Pycharm')print('DenseNet121: \\n')load_DenseNet121()print('DenseNet169: \\n')load_DenseNet169()print('DenseNet201: \\n')load_DenseNet201()