Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/jluisrojas/keras-conv2d
Construyendo una CNN con keras
https://github.com/jluisrojas/keras-conv2d
Last synced: 27 days ago
JSON representation
Construyendo una CNN con keras
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/jluisrojas/keras-conv2d
- Owner: jluisrojas
- License: mit
- Created: 2019-06-17T17:30:20.000Z (over 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2019-06-17T17:47:12.000Z (over 5 years ago)
- Last Synced: 2024-11-06T05:24:20.921Z (3 months ago)
- Language: Python
- Size: 321 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# keras-conv2d
Construyendo una CNN con keras, fue hecha siguiendo el tutorial de [Keras Conv2D and Convolutional Layers](https://www.pyimagesearch.com/2018/12/31/keras-conv2d-and-convolutional-layers/), se hicieron modificaciones para que use Keras directamente atravez de tensorflow.
## 🐍Requerimientos
* Python 3.x
* Tensorflow 1.x
* Numpy
* Matplotlib
* OpenCV 2
* imutils
* scikit-learn
## ¿Como usar?
Navega hasta el directorio del repositorio
```console
$ cd /path/to/keras-conv2d
```
Despues descarga y descomprime el dataset CALTECH-101
```console
$ wget http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/101_ObjectCategories.tar.gz
$ tar -zxvf 101_ObjectCategories.tar.gz
```
Para entrenar y evaluar el modelo
```console
$ python train.py --dataset 101_ObjectCategories
```