Hier soll ein Werkzeugkasten entstehen, der aufzeigt, wie wir generische Features verwenden, diese extrahieren und die dazu notwendigen Modelle trainieren und fine-tunen können.

Dies ist eine ungeordnete Liste, mit den wichtigsten Skripten in der Übersicht

• file_convnet.py: Erwartet eine Liste von Dateinamen und erzeugt für jedes Bild aus der Liste eine Datei mit den Features aus dem ConvNet. Ist die Datei bereits vorhanden, wird keine Aktion durchgeführt.

Die Bilder werden in einer baumartigen Struktur gespeichert. Beispiel Herren→Schuhe→Sneaker→Fußball. Unterteilt wird weiterhin Damen vs. Herren. Pro Bild