Pregled klasifikacije Tensorflowa
Klasifikacija slike je proces / zadatak koji se koristi za izvlačenje informativnih klasa sa slike ili drugim riječima, to je postupak klasifikacije slike na temelju njezinog vizualnog sadržaja. Tensorflow klasifikacija slika naziva se procesom računalnog vida.
Na primjer, možemo pronaći kakav se predmet pojavljuje na slici gdje se radi o čovjeku, životinji ili bilo kojoj vrsti predmeta.
Što je Tensorflow klasifikacija slika?
- Tensorflow pruža neku posebnu vrstu klasifikacije slika unaprijed osposobljeni i optimizirani model koji sadrži mnogo različitih vrsta objekata, moćan je što može prepoznati stotine različitih vrsta objekata koji uključuju ljude, aktivnosti, životinje, biljke i mjesta i mnoge druge.
- Prvo, bit će unaprijed osposobljeni za različite razrede slika.
- Tada mu je glavna funkcija predvidjeti što slika predstavlja.
Na primjer: Ako imam jedan model koji se obučava u dvije različite vrste klase - Pas ili Mačak
Nakon toga pružite sliku kao ulaz, dat će omjer vjerojatnosti kao izlaz
Nakon obuke tog modela trebao bi predvidjeti pravi izlaz iz date slike.
Izlaz:
| Vrsta životinje | Vjerojatnost |
| Pas | 0.04 |
| Mačka | 0.96 |
Iz gornjeg izlaza možemo razvrstati da postoji samo 4% šanse da slika sadrži psa i 96% šanse da današnja ulazna slika sadrži mačku.
Slika može sadržavati 1 ili više različitih vrsta klasa na kojima se trenira naš model. Također može klasificirati više objekata.
Nesporazum u pogledu klasifikacije slika
- Također, mnogi pogrešno shvaćaju koncept klasifikacije slika i računalnog vida
- Ljudi misle da vam Klasifikacija slike može reći položaj objekta ili prepoznati predmete na slici. Klasifikacija slike može dati samo vjerojatnost da slika sadrži jednu ili više klasa.
- Ako želite prepoznati objekt ili želite znati položaj objekta na slici, tada biste trebali upotrijebiti otkrivanje objekta.
Koraci klasifikacije slike
U nastavku su navedeni sljedeći koraci za klasifikaciju slike:
1. Definicija nastave
Jasno definirajte svoje klase ovisno o objektivu i karakteristikama slikovnih podataka, što znači da bi klasifikacija klase trebala biti jasno definirana.
2. Odabir značajki
Značajke za pronalaženje odnosa između klasa koji se mogu uspostaviti korištenjem boje slike, teksture slike, multi-spektralnih i višetemporalnih karakteristika slike.
3. Uzorak podataka o treningu
Provjerite mali skup podataka o treningu kako biste utvrdili donošenje odgovarajućih odluka. Postoje uglavnom dvije tehnike koje se pod nadzorom i nekontrolirano učenje odabiru na temelju podataka o obuci.
4. Pronađite pravilo Odluke
Odgovarajuća odluka donosi se na temelju uspoređivanja klasifikacije s podacima o obuci.
5. Razvrstavanje
Iz gornjih pravila odluke razvrstite sve piksele u jednu klasu. Za razvrstavanje koristi dvije metode klasifikacije piksela prema pikselu i klasifikaciju po terenu na temelju segmentacije područja.
6. Napokon provjerite rezultate
Provjerite točnost i pouzdanost i provjerite rezultat kako je klasificirao klase. Ovo su glavne stvari koje biste trebali slijediti za bilo koju vrstu klasifikacije slika.
Koraci za arhiviranje Tensorflow klasifikacije slika - pomoću Neuronske mreže
- Tensorflow pruža tf.keras API-ju visoke razine za izgradnju i obuku modela u Tensorflowu.
- Uvezite potrebne pakete
- Dohvaćanje podataka iz vanjskog izvora ili Pristup skupu podataka Keras pruža širok raspon skupova podataka.
- Provjerite jesu li podaci vaših slika pravilno označeni.
- Podijelite skup podataka na slike vlaka s naljepnicama, a testni skup također sadrži slike i oznake.
- Istražite podatke gledajući oblik, duljinu podataka prije treninga modela. Tako možete shvatiti kako u skupu podataka nema primjera.
- Predradite podatke, postavite veličinu slike na 0 do 255 piksela prema skupu podataka. Prikažite 20 do 25 slika s naljepnicom.
- Izgradite model - stvaranje neuronske mreže, konfiguriranje slojeva modela, sastavljanje modela
- Postavljanje mrežnih slojeva - koristi se za izdvajanje reprezentacija iz datih podataka. Mnogi jednostavni slojevi vezani su za stvaranje čitave mreže. Za slojeve Tensorflow nudi paket tf.keras.layers za stvaranje različitih vrsta slojeva.
- Sastavite model - dok sastavljate model postoje 3 potrebna koraka prevođenja
- Optimizer - alat za optimizaciju koji se koristi za ažuriranje i izračunavanje odgovarajuće i optimalne vrijednosti za parametre modela. Tensorflow Keras nudi različite vrste optimizatora poput Adama, SGD-a i Adagrada.
- Funkcija gubitka - gubitak se koristi za izračunavanje točnosti modela tijekom treninga modela. Ako se funkcija gubitaka minimizira tijekom treninga, to znači da model radi dobro.
- Metrike - koriste se za mjerenje i promatranje treninga i testiranja modela. Na primjer, provjeravanje točnosti modela na svakom koraku da li se tačno klasificira ili ne.
- Model vlaka - Podatke o treningu pošaljite svojim modelom. Prilagodite funkcije i postavite epohe koje su iteracije za obuku modela.
- Procijenite točnost - sada je naš model obučen, ali kako provjeriti jesu li predviđanja istinita. Da bismo to uradili, moramo provjeriti izvedbu treniranog modela na testnom setu. Koristite model. Ocijenite funkciju i proslijedite testnu sliku i označite je funkcijom.
- Predviđanje - sada je naš model spreman napraviti model predviđanja. Predviđanje funkcije predviđanja slika.
Primjer
Isprobajte primjer klasifikacije slika kako biste bolje razumjeli klasifikaciju slike. Tensorflow pruža mnoštvo skupova podataka u obliku sastavljanja, poput podataka MNIST, a sadrži drugačiju sliku sa svojim naljepnicama. Pokušajte predvidjeti klase te slike koristeći koncept klasifikacije slika.
Ovo je poveznica za primjer koji daje sam Tensorflow koristeći Tensorflow Keras paket.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Samo slijedite iste korake za arhiviranje klasifikacije slika.
Zaključak
Tensorflow pruža brojne knjižnične podrške za arhiviranje klasifikacije slika. Model klasifikacije slika koji nudi tenzorflov uglavnom je koristan za klasifikaciju s jednim natpisom. Njihov je model trenirao prepoznati 1000 različitih vrsta nastave. Ako želite koristiti model prilagodbe, onda i tensorflow nudi tu mogućnost prilagodbe.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Tensorflow klasifikaciju slika. Ovdje smo razgovarali o tome što je tensorflow klasifikacija slika? različite korake klasifikacije slika i kako arhivirati tenzlowlow pomoću neuronskih mreža. Možete potražiti i ostale predložene članke da biste saznali više -
- Što je TensorFlow?
- Uvod u Tensorflow
- TensorFlow alternative
- Kako instalirati TensorFlow
- Implementacija neuronskih mreža