A Tensorflow Image Classification áttekintése
A kép osztályozása egy folyamat / feladat, amelyet információs osztályok kivonására használnak egy képről, vagyis más szóval, egy kép osztályozásának a képe a vizuális tartalma alapján. A Tensorflow Image Classification-t számítógépes látás folyamatának nevezik.
Például megtalálhatjuk, hogy milyen kép jelenik meg a képen, ha emberi, állati vagy bármilyen tárgy van.
Mi a Tensorflow Image Classification?
- A Tensorflow egy speciális, előre képzett és optimalizált képalosztási modellt kínál, amely sok különféle objektumot tartalmaz, nagy teljesítményű, hogy több száz különféle tárgyat képes azonosítani, amelyek emberek, tevékenységek, állatok, növények és helyek, és még sok másat tartalmaznak.
- Először külön képcsoportokkal előre képzik.
- Ezután fő funkciója az, hogy megjósolja, hogy egy kép mit képvisel.
Például: Ha van egy modell, amelyet a két különféle osztályra - kutya vagy macska - képezek
Ezután képet ad bemenetként, a kimeneti valószínűségi arányt adja meg
A modell kiképzése után meg kell jósolnia a megfelelő képet az adott képből.
Kimenet:
| Állat típus | Valószínűség |
| Kutya | 0, 04 |
| Macska | 0, 96 |
A fenti kimenet alapján osztályozhatjuk, hogy csak 4% esély van arra, hogy a kép tartalmaz egy kutyát, és 96% esély van arra, hogy az adott bemeneti kép macskát tartalmaz.
Egy kép tartalmazhat egy vagy több különféle osztályt, amelyeken modellünket kiképzik. Ezenkívül több objektumot is besorolhat.
Félreértés a képosztályozással kapcsolatban
- Ezenkívül sokan félreértik a képminősítés és a számítógépes látás fogalmát
- Az emberek úgy gondolják, hogy az Image Classification megmondhatja a tárgy helyzetét vagy azonosíthatja a képen látható objektumokat. A kép osztályozása csak azt a valószínűséget adhatja, hogy a kép egy vagy több osztályt tartalmaz.
- Ha azonosítani kívánja az objektumot, vagy meg akarja tudni az objektum helyzetét a képen, akkor használja az Objektumdetektálás funkciót.
Kép osztályozási lépések
Az alábbiakban bemutatjuk a kép osztályozásához szükséges különféle lépéseket:
1. Az osztályok meghatározása
Világosan határozza meg osztályait a képadatok céljától és jellemzőitől függően, azaz az osztályok osztályozását egyértelműen meg kell határozni.
2. Jellemzők kiválasztása
Jellemzők az osztályok közötti kapcsolatok megtalálására, amelyek a kép színének, a kép textúrájának, a kép multi-spektrális és multi-időbeli jellemzőinek felhasználásával hozhatók létre.
3. Képzési adatminta
Ellenőrizze a képzési adatok kis készletét, hogy meghozza a megfelelő döntéseket. Elsősorban két technika van, amelyek felügyelete és felügyelet nélküli tanulás, amelyeket a képzési adatok alapján választanak meg.
4. Keresse meg a Döntési szabályt
Megfelelő döntést hoznak az osztályozás és a képzési adatok összehasonlítása alapján.
5. Besorolás
A fenti döntési szabályok alapján osztályozza az összes pixelt egyetlen osztályba. Az osztályozáshoz két módszert használ pixel pixel pixel osztályozás és mezőnkénti osztályozás a terület szegmentálása alapján.
6. Végül ellenőrizze az eredményeket
Ellenőrizze a pontosságot és a megbízhatóságot, és ellenőrizze az eredményt, hogy az hogyan osztályozta az osztályokat. Ez a fő dolog, amelyet mindenféle képminősítésnél be kell tartania.
A Tensorflow Image Classification archiválásának lépései - a neurális hálózat segítségével
- A Tensorflow magas szintű API-t biztosít a tf.keras számára a modellek építéséhez és továbbfejlesztéséhez a Tensorflowban.
- Importálja a szükséges csomagokat
- Az adatok beszerzése külső forrásból, vagy az adatkészlet elérése A Keras széles adatkészletet biztosít.
- Ellenőrizze, hogy a képadatok helyesen vannak-e címkézve.
- Ossza az adatkészletet címkékkel ellátott vonatképekre és a tesztkészlet a képeket és címkéket is tartalmazza.
- Fedezze fel az adatokat úgy, hogy megvizsgálja az adatok alakját és hosszát, mielőtt a modellt kiképezi. Tehát megértheti, hogy nincsenek példák az adatkészletben.
- Az adatok előfeldolgozása, állítsa a kép méretét 0–255 pixelre az adatkészletnek megfelelően. Jelenítse meg a 20-25 képet a címkével.
- Készítsen modellt - neurális hálózat létrehozása, a modell rétegeinek konfigurálása, a modell összeállítása
- A hálózati rétegek beállítása - az adott adatok reprezentációjának kivonására szolgált. Sok egyszerű réteg láncolva hozza létre az egész hálózatot. Rétegek számára a Tensorflow a tf.keras.layers csomagot kínálja különféle rétegek létrehozásához.
- Fordítsa össze a modellt - miközben a modell összeállítása alatt három szükséges fordítási lépés létezik
- Optimalizáló - optimalizáló, amelyet a modell paramétereinek frissítéséhez és a megfelelő és optimális érték kiszámításához használnak. A Tensorflow Keras különféle típusú optimalizálókat kínál, például Adam, SGD és Adagrad.
- Veszteség függvény - a veszteséget a modell pontosságának kiszámításához használják a modell képzése során. Ha a veszteség funkció minimálisra csökken az edzés során, ez azt jelenti, hogy a modell jól teljesít.
- Metrika - a modellek képzésének és tesztelésének mérésére és megfigyelésére szolgál. Például a modell pontosságának ellenőrzése minden olyan lépésnél, amelyet a kép helyesen osztályoz.
- Vonatmodell - Adja a modellhez az edzési adatokat a címkével. Illessze be a funkciókat és állítsa be azokat a korszakokat, amelyek ismétlődések a modell kiképzéséhez.
- Értékelje a pontosságot - modellünket most kiképzik, de hogyan lehet ellenőrizni, hogy az előrejelzések igazak-e. Ehhez ellenőriznünk kell, hogy a képzett modell hogyan teljesít a tesztkészleten. Használja a modellt. Értékelje ki a funkciót, adja át a tesztképet, és címkézze be a funkcióba.
- Jóslás - most modellünk készen áll egy előrejelzési felhasználási modell elkészítésére. Előrejelző funkció a képcímkék előrejelzésére.
Példa
Próbáld ki a kép-osztályozási példát egyedül, hogy jobban megértsd a kép-osztályozást. A Tensorflow számos beépített adatkészletet biztosít, például az MNIST adatait, különféle képet tartalmaz a címkéivel. Próbáljon megjósolni a kép osztályait a kép osztályozásának fogalma alapján.
Ez a link a példához, amelyet maga a Tensorflow adott a Tensorflow Keras csomag használatával.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Csak hajtsa végre ezeket a lépéseket a kép osztályozásának archiválásához.
Következtetés
A Tensorflow számos könyvtári támogatást nyújt a kép osztályozás archiválásához. A tensorflow által biztosított képminősítési modell elsősorban az egycímkés osztályozáshoz hasznos. Modellük 1000 különféle osztály felismerésére képzett. Ha testreszabási modellt akar használni, akkor a tensorflow szintén biztosítja ezt a testreszabási lehetőséget.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Tensorflow Image Classification-hez. Itt megvitattuk, mi a tensorflow kép osztályozás? a kép osztályozásának különböző lépései és a tensorflow archiválásának idegi hálózatok felhasználásával történő felhasználása. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi a TensorFlow?
- Bevezetés a Tensorflow-ba
- TensorFlow alternatívák
- A TensorFlow telepítése
- Neurális hálózatok megvalósítása