MobileNet实战教程：基于TensorFlow 2.X的MobileNetV2小数据集图像分类.zip

简介：
本资料提供了一套详细的MobileNetV2模型在TensorFlow 2.x环境下的应用教程，专注于使用此模型进行小规模数据集上的图像分类任务。适合对移动端视觉识别领域感兴趣的开发者与研究者深入学习和实践。 本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据作为训练样本，整个数据集中共有12种类别。今天我和大家一起使用TensorFlow 2.X版本完成图像分类任务，并采用MobileNetV2模型进行实现。 MobileNetV2在MobileNetV1的基础上增加了线性瓶颈（Linear Bottleneck）和倒残差（Inverted Residual），这种改进使得它成为一种轻量级的网络，非常适合应用在真实的移动端应用场景中。通过这篇文章的学习，你将掌握以下技能： 1. 如何加载图片数据并进行预处理； 2. 将标签转换为one-hot编码的方法； 3. 数据增强技术的应用； 4. Mixup方法的使用技巧； 5. 数据集切分的操作步骤； 6. 预训练模型的加载方式。 这些内容将帮助你更好地理解和应用MobileNetV2网络进行图像分类任务。