$ hub install resnext50_64x4d_imagenet==1.0.0

命令行预测示例

$ hub run resnext50_64x4d_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
$ hub run resnext50_64x4d_imagenet --input_file test.txt

test.txt 存放待分类图片的存放路径

API

 def classification(data)

用于图像分类预测

参数

data：dict类型，key 为 image，str 类型，value为待检测的图片路径，list类型。

返回

result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为 dict 类型，key 为该图片分类结果label，value 为该label对应的概率

预测代码示例

import paddlehub as hub

module = hub.Module(name="resnext50_64x4d_imagenet")

test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"

# set input dict
input_dict = {"image": [test_img_path]}

# execute predict and print the result
results = module.classification(data=input_dict)
for result in results:
    print(result)

查看代码

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification

依赖

paddlepaddle >= 1.4.0

paddlehub >= 1.0.0