Огляд класифікації Тенсдорфлоу
Класифікація зображень - це процес / завдання, яке використовується для вилучення інформаційних класів із зображення, або іншими словами, це процес класифікації зображення за його візуальним змістом. Класифікація Tensorflow зображень називається процесом комп'ютерного зору.
Наприклад, ми можемо знайти, який саме предмет з’являється на зображенні, де це людина, тварина чи будь-який предмет.
Що таке класифікація зображень Tensorflow?
- Tensorflow надає певний вид класифікації зображень заздалегідь підготовленою та оптимізованою моделлю, що містить багато предметів різного виду; вона потужна тим, що вона може ідентифікувати сотні різних видів об'єктів, серед яких люди, діяльність, тварини, рослини та місця та багато іншого.
- По-перше, він буде попередньо підготовлений з різними класами зображень.
- Тоді його основна функція - передбачити, що зображує зображення.
Наприклад: Якщо у мене є одна модель, яка навчається на двох різних класах - Собака чи Кішка
Після цього надайте зображення як вхід, воно дасть коефіцієнт ймовірності як вихід
Після тренування цієї моделі слід передбачити правильний вихід із заданого зображення.
Вихід:
| Тип тварини | Ймовірність |
| Собака | 0, 04 |
| Кіт | 0, 96 |
З наведеного вище висновку ми можемо класифікувати, що є лише 4% шансів на те, що зображення містить собаку, і 96% шансів, що дане вхідне зображення містить кішку.
Зображення може містити 1 або більше різних класів, на яких навчається наша модель. Він також може класифікувати кілька об'єктів.
Нерозуміння щодо класифікації зображень
- Також багато людей неправильно розуміють концепцію класифікації зображень та комп'ютерного зору
- Люди думають, що Класифікація зображень може сказати вам положення об'єкта або визначити об'єкти на зображенні. Класифікація зображень може дати лише ймовірність того, що зображення містить один або кілька класів.
- Якщо ви хочете ідентифікувати об'єкт або хочете дізнатися положення об'єкта на зображенні, то вам слід скористатись Визначенням об'єктів.
Етапи класифікації зображень
Нижче наведено різні кроки для класифікації зображень:
1. Визначення занять
Чітко визначте свої класи залежно від об'єктивності та характеристик даних зображень, а це означає, що класифікація класу повинна бути чітко визначена.
2. Вибір особливостей
Особливості пошуку зв’язків між класами, які можна встановити за допомогою кольору зображення, текстури зображення, мультиспектральних та багаточасових характеристик зображення.
3. Зразок даних про навчання
Перевірте невеликий набір навчальних даних, щоб визначити, чи приймати відповідні рішення. В основному існують дві методики під контролем та без нагляду, які вибираються на основі даних про навчання.
4. Знайдіть правило рішення
Відповідне рішення приймається на основі порівняння класифікації з навчальними даними.
5. Класифікація
З вищезазначених правил рішення класифікуйте всі пікселі в один клас. Для класифікації він використовує два методи класифікації пікселів за пікселями та класифікацію на місцях на основі сегментації ділянок.
6. Нарешті, перевірте результати
Перевірте точність та надійність та перевірте результат, як класифікували класи. Це основні речі, яких слід дотримуватися для будь-якого типу класифікації зображень.
Етапи архівації класифікації Tensorflow - за допомогою нейронної мережі
- Tensorflow забезпечує tf.keras API високого рівня для побудови та навчання моделей у Tensorflow.
- Імпортуйте необхідні пакети
- Отримати дані із зовнішнього джерела або Доступ до набору даних Keras надає широкий спектр наборів даних.
- Переконайтеся, що набір даних для зображень правильно позначений.
- Розділіть набір даних на зображення поїздів з мітками, а тестовий набір також містить зображення та мітки.
- Вивчіть дані, переглянувши форму, довжину даних перед навчанням моделі. Таким чином, ви можете зрозуміти, як у наборі даних немає прикладів.
- Попередньо обробіть дані, встановіть розмір зображення на 0-255 пікселів відповідно до набору даних. Відобразить 20 - 25 зображень із їх етикеткою.
- Побудувати модель - створити нейронну мережу, налаштувати шари моделі, скласти модель
- Налаштування мережевих шарів - він використовується для вилучення представлення з даних даних. Багато простих шарів прикуті до створення всієї мережі. Для шарів Tensorflow пропонує пакет tf.keras.layers для створення різних типів шарів.
- Складіть модель - при складанні моделі є 3 необхідних кроки компіляції
- Оптимізатор - оптимізатор, що використовується для оновлення та обчислення відповідного та оптимального значення для параметрів моделі. Tensorflow Keras пропонує різні типи оптимізаторів, таких як Adam, SGD і Adagrad.
- Функція втрати - втрата використовується для обчислення точності моделі під час навчання моделі. Якщо функція втрат мінімізується під час тренування, це означає, що модель працює добре.
- Метрики - використовуються для вимірювання та спостереження за навчанням та тестуванням моделей. Наприклад, перевіряючи точність моделі на кожному кроці, правильно чи класифікує зображення, чи ні.
- Модель поїзда - Подавайте дані про навчання своїм ярликом до моделі. Встановити функції та встановити епохи, які є ітераціями для навчання моделі.
- Оцініть точність - тепер наша модель проходить навчання, але як перевірити, чи справджуються прогнози. Для цього ми повинні перевірити, як працює випробувана модель на тестовому наборі. Використовуйте модель. Оцініть функцію та передайте тестове зображення та позначте її у функції.
- Прогнозування - тепер наша модель готова зробити модель прогнозування використання. Функція прогнозування для передбачення міток зображення.
Приклад
Спробуйте самостійно приклад класифікації зображень, щоб краще зрозуміти класифікацію зображень. Tensorflow пропонує безліч наборів даних, таких як дані MNIST, він містить зображення іншого типу зі своїми мітками. Спробуйте передбачити класи цього зображення, використовуючи концепцію класифікації зображень.
Це посилання на приклад, який дає сам Tensorflow, використовуючи пакет Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Дотримуйтесь тих же кроків, щоб архівувати класифікацію зображень.
Висновок
Tensorflow надає багато бібліотечної підтримки для архівації класифікації зображень. Модель класифікації зображень, яку надає тензорфлоу, в основному корисна для класифікації на одній етикетці. Їх модель навчена розпізнавати 1000 різних видів занять. Якщо ви хочете використовувати модель налаштування, то також тензорфлоу надає цей варіант налаштування.
Рекомендовані статті
Це посібник з класифікації зображень Tensorflow. Тут ми обговорили, що таке класифікація зображень у тензорфлоу? різні етапи класифікації зображень та способи архівації тензорфлоу за допомогою нейронних мереж. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Що таке TensorFlow?
- Вступ до Тенсорфлоу
- Альтернативи TensorFlow
- Як встановити TensorFlow
- Впровадження нейронних мереж