Ülevaade Tensorflow piltide klassifikatsioonist
Kujutise klassifitseerimine on protsess / ülesanne, mida kasutatakse pildilt infoklasside eraldamiseks või teisisõnu - see on kujutise klassifitseerimise protsess selle visuaalse sisu põhjal. Tensorflow piltide klassifikatsiooni nimetatakse arvuti nägemise protsessiks.
Näiteks võime leida, milline objekt pildil ilmub, kui see on inimene, loom või mis tahes objekt.
Mis on Tensorflow piltide klassifikaator?
- Tensorflow pakub spetsiaalset eelkoolitatud ja optimeeritud pildiklassifikatsiooni mudelit, mis sisaldab palju erinevaid objekte. Võimas on see, et see suudab tuvastada sadu erinevaid objekte, mis hõlmavad inimesi, tegevusi, loomi, taimi ja kohti ning palju muud.
- Esiteks koolitatakse seda eelnevalt erinevate pildiklassidega.
- Siis on selle peamine ülesanne ennustada, mida pilt kujutab.
Näiteks: kui mul on üks mudel, mida koolitatakse kahel erinevat tüüpi klassil - koer või kass
Pärast seda saate sisendina pildi anda väljundina tõenäosussuhte
Pärast selle mudeli treenimist peaks see ennustama antud pildilt õiget väljundit.
Väljund:
| Looma tüüp | Tõenäosus |
| Koer | 0, 04 |
| Kass | 0, 96 |
Ülaltoodud väljundi põhjal võib liigitada, et tõenäosus, et pilt sisaldab koera, on ainult 4% ja 96% tõenäosus, et antud sisendpildis on kass.
Pilt võib sisaldada ühte või enamat erinevat klassi, kus meie mudelit koolitatakse. Samuti saab see klassifitseerida mitu objekti.
Arusaamatus piltide klassifikatsiooni osas
- Samuti saavad paljud inimesed valesti aru pildi klassifitseerimise ja arvutinägemuse kontseptsioonist
- Inimesed arvavad, et pildiklassifikatsioon võib teile öelda objekti asukoha või tuvastada pildil olevad objektid. Kujutise klassifitseerimine võib anda ainult tõenäosuse, et pilt sisaldab ühte või mitut klassi.
- Kui soovite objekti tuvastada või soovite teada objekti asukohta pildil, peaksite kasutama objekti tuvastamist.
Kujutise klassifitseerimise sammud
Allpool on erinevad sammud, mida tuleb pildi klassifitseerimisel järgida:
1. Klasside määratlus
Määratlege selgelt oma klassid sõltuvalt pildiandmete objektist ja omadustest, mis tähendab, et klassi klassifikatsioon peaks olema selgelt määratletud.
2. Funktsioonide valik
Omadused suhete leidmiseks klasside vahel, mida saab luua pildi värvi, pildi tekstuuri, pildi mitme spektri ja ajaliste karakteristikute abil.
3. Treeningu andmete proov
Sobivate otsuste tegemiseks kontrollige väikest treeningandmete komplekti. Peamiselt on kaks juhendatud ja juhendamata tehnikat, mis valitakse välja koolitusandmete põhjal.
4. Leidke otsustusreegel
Klassifikatsiooni ja väljaõppe andmete võrdlemise põhjal tehakse sobiv otsus.
5. Klassifikatsioon
Ülaltoodud otsusereeglite põhjal liigitage kõik pikslid ühte klassi. Klassifitseerimiseks kasutab see kahte meetodit piksli järgi piksli järgi klassifitseerimine ja väljade klassifikatsioon, mis põhineb ala segmenteerimisel.
6. Lõpuks kontrollige tulemusi
Kontrollige täpsust ja usaldusväärsust ning kontrollige tulemuste põhjal, kuidas klassid klassifitseeriti. See on peamine asi, mida peaksite igat tüüpi piltide klassifitseerimisel järgima.
Tensorflow piltide klassifikatsiooni arhiveerimise sammud - kasutades närvivõrku
- Tensorflow pakub tf.keras'ile kõrgetasemelist API-t Tensorflowi mudelite loomiseks ja koolitamiseks.
- Importige vajalikud paketid
- Andmete hankimine välisest allikast või juurdepääs andmestikule. Keras pakub laia valikut andmekogumeid.
- Veenduge, et teie piltide andmed oleksid õigesti märgistatud.
- Jagage andmekogum siltide abil rongipiltideks ja katsekomplekt sisaldab ka pilte ja silte.
- Uurige andmeid enne mudeli treenimist, uurides andmete kuju, pikkust. Nii et saate aru, kuidas andmekogumis pole näiteid.
- Andmete eeltöötlus, määrake pildi suurus vastavalt andmestikule 0 kuni 255 pikslit. Kuvage 20 kuni 25 pilti koos sildiga.
- Ehitage mudel - luuakse närvivõrk, konfigureeritakse mudeli kihid, koostatakse mudel
- Seadista võrgukihid - seda kasutati antud andmetest esinduse eraldamiseks. Kogu võrgu loomiseks on aheldatud paljud lihtsad kihid. Kihtide jaoks pakub Tensorflow paketti tf.keras.layers erinevat tüüpi kihtide loomiseks.
- Kompileerige mudel - mudeli koostamise ajal on 3 vajalikku kompimisetappi
- Optimeerija - optimeerija, mida kasutatakse värskendamiseks ja mudeli parameetrite sobiva ja optimaalse väärtuse arvutamiseks. Tensorflow Keras pakub erinevaid optimeerijaid nagu Adam, SGD ja Adagrad.
- Loss function - kaotust kasutatakse mudeli täpsuse arvutamiseks mudeli treenimise ajal. Kui kaotusfunktsioon treenimise ajal minimeeritakse, tähendab see, et mudel töötab hästi.
- Mõõdikud - kasutatakse mudelite väljaõppe ja katsetamise mõõtmiseks ja jälgimiseks. Näiteks mudeli täpsuse kontrollimine igal sammul, mida pilt klassifitseerib õigesti või mitte.
- Rongimudel - sisestage mudelile treeningu andmed sildiga. Sobitage funktsioonid ja määrake mudeleid koolitama hakkavad perioodid, mis on iteratsioonid.
- Hinnake täpsust - nüüd on meie mudel koolitatud, kuid kuidas kontrollida, kas ennustused vastavad tõele. Selleks peame kontrollima, kuidas treenitud mudel testikomplektil töötab. Kasutage mudelit. Hinnake funktsiooni ja edastage testpilt ning sildistage see funktsiooni.
- Ennustamine - nüüd on meie mudel valmis tegema ennustuskasutusmudelit. Ennustage funktsiooni kujutise siltide ennustamiseks.
Näide
Proovige piltide klassifitseerimise näidet ise, et pildi klassifikatsioonist paremini aru saada. Tensorflow pakub palju ehitatavaid andmekogumeid, näiteks MNIST-i andmeid, see sisaldab siltidega erinevat tüüpi pilti. Proovige kujutise klasside abil ennustada selle pildi klasse.
See on link näitele, mille on andnud Tensorflow ise, kasutades paketti Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Kujutiste klassifitseerimise arhiivimiseks järgige lihtsalt samu samme.
Järeldus
Tensorflow pakub piltide klassifikatsiooni arhiivimiseks palju raamatukogu tugiteenuseid. Kujutise klassifitseerimise mudel, mille tensorflow pakub, on peamiselt kasulik ühe sildiga klassifitseerimisel. Nende mudel treenis ära tundma 1000 erinevat klassi. Kui soovite kasutada kohandatud mudelit, pakub tensorflow seda kohandamisvõimalust.
Soovitatavad artiklid
See on Tensorflow piltide klassifikatsiooni juhend. Siin oleme arutanud, mis on tensorflow-piltide klassifikatsioon? erinevad kujutise klassifitseerimise sammud ja kuidas tensorflow-d arhiveerida närvivõrkude abil. Võite lisateabe saamiseks külastada ka meie teisi soovitatud artikleid -
- Mis on TensorFlow?
- Tensorflow sissejuhatus
- TensorFlow alternatiivid
- TensorFlow installimine
- Neuraalsete võrkude rakendamine