Pregled klasifikacije Tensorflow
Klasifikacija slike je postopek / naloga, ki se uporablja za pridobivanje informacijskih razredov s slike ali z drugimi besedami, je postopek razvrščanja slike na podlagi njene vizualne vsebine. Tensorflova klasifikacija slik se imenuje proces računalniškega vida.
Na primer, lahko najdemo, kakšen predmet se pojavi na sliki, kjer gre za človeka, živali ali kakršne koli predmete.
Kaj je Tensorflow razvrstitev slik?
- Tensorflow ponuja nekakšno posebno vrsto klasifikacije slik, ki je vnaprej izurjen in optimiziran model, ki vsebuje veliko različnih vrst predmetov, močan je, da lahko prepozna stotine različnih vrst predmetov, ki vključujejo ljudi, dejavnosti, živali, rastline in kraje in še veliko več.
- Najprej bo predhodno usposobljen z različnimi razredi slik.
- Potem je njegova glavna funkcija napovedovanje, kaj slika predstavlja.
Na primer: Če imam en model, ki je usposobljen za dva različna razreda - Pes ali Maček
Po tem zagotovite sliko kot vhod, bo podalo razmerje verjetnosti kot izhod
Po treningu tega modela naj predvidi pravi izhod iz dane slike.
Izhod:
| Vrsta živali | Verjetnost |
| Pes | 0, 04 |
| Mačka | 0, 96 |
Iz zgornjega izida lahko razvrstimo, da obstaja le 4% možnosti, da slika vsebuje psa in 96% možnosti, da podana vhodna slika vsebuje mačko.
Slika lahko vsebuje 1 ali več različnih vrst razredov, na katerih se usposablja naš model. Prav tako lahko razvrsti več predmetov.
Nerazumevanje glede razvrstitve slik
- Prav tako mnogi napačno razumejo koncept klasifikacije slik in računalniškega vida
- Ljudje mislijo, da vam lahko klasifikacija slik pove položaj predmeta ali prepozna predmete na sliki. Razvrščanje slik lahko daje le verjetnost, da slika vsebuje en ali več razredov.
- Če želite prepoznati objekt ali želite vedeti položaj predmeta na sliki, potem uporabite Zaznavanje predmeta.
Koraki za razvrščanje slike
Spodaj so razvrščeni različni koraki:
1. Opredelitev razredov
Jasno določite svoje razrede glede na cilj in značilnosti slikovnih podatkov, kar pomeni, da mora biti razvrstitev razreda jasno definirana.
2. Izbor funkcij
Značilnosti za iskanje razmerij med razredi, ki jih je mogoče vzpostaviti z uporabo barve slike, teksture slike, multi-spektralnih in več-časovnih značilnosti slike.
3. Vzorec podatkov o usposabljanju
Preverite majhen nabor podatkov o usposabljanju, da boste lahko sprejeli ustrezne odločitve. V glavnem sta dve tehniki nadzorovanega in nenadzorovanega učenja, ki sta izbrani na podlagi podatkov o usposabljanju.
4. Poiščite pravilo odločitve
Ustrezna odločitev se sprejme na podlagi primerjave klasifikacije s podatki o usposabljanju.
5. Razvrstitev
Iz zgornjih pravil odločitve razvrstite vse slikovne pike v en razred. Za razvrstitev uporablja dve metodi razvrstitve pikslov po piklih in klasifikacijo po polju, ki temelji na segmentaciji površin.
6. Končno preverite rezultate
Preverite natančnost in zanesljivost in rezultat preverite, kako je razvrstila razrede. To so glavne stvari, ki bi jih morali upoštevati pri kateri koli vrsti razvrščanja slik.
Koraki za arhiviranje Tensorflove klasifikacije slik - z uporabo Nevronske mreže
- Tensorflow ponuja tf.keras API-ju na visoki ravni za gradnjo in usposabljanje modelov v Tensorflowu.
- Uvozite potrebne pakete
- Pridobivanje podatkov iz zunanjega vira ali Dostop do nabora podatkov Keras ponuja širok spekter nabora podatkov.
- Prepričajte se, da so vaše slike pravilno označene.
- Podatkovne razdelite na slike vlakov z nalepkami in preskusni niz vsebuje tudi slike in nalepke.
- Podatke raziščite tako, da si ogledate obliko, dolžino podatkov pred treningom modela. Tako lahko razumete, kako v naboru podatkov ni nobenega primera.
- Podatke predobdelajte, glede na nabor podatkov nastavite velikost slike na 0 do 255 slikovnih pik. Prikažite 20 do 25 slik z njegovo nalepko.
- Sestavite model - ustvarite nevronsko omrežje, konfigurirajte plasti modela, sestavite model
- Nastavite omrežne plasti - uporablja se za pridobivanje predstavništva iz danih podatkov. Številne preproste plasti so vezane na ustvarjanje celotne mreže. Za plasti Tensorflow ponuja paket tf.keras.layers za ustvarjanje različnih vrst plasti.
- Sestavite model - medtem ko sestavljate model, so potrebni trije potrebni koraki za prevajanje
- Optimizer - optimizator, ki se uporablja za posodobitev in izračun ustrezne in optimalne vrednosti za parametre modela. Tensorflow Keras ponuja različne vrste optimizatorjev, kot so Adam, SGD in Adagrad.
- Funkcija izgube - izguba se uporablja za izračun natančnosti modela med usposabljanjem modela. Če se izguba med treningom zmanjša, to pomeni, da model deluje dobro.
- Meritve - uporabljajo se za merjenje in opazovanje usposabljanja in testiranja modelov. Na primer preverjanje natančnosti modela na vsakem koraku, da se slika pravilno razvrsti ali ne.
- Model vlaka - Podajte podatke o vadbi z njegovo nalepko modelu. Prilagodite funkcije in nastavite epohe, ki so iteracije za treniranje modela.
- Ocenite natančnost - zdaj je naš model usposobljen, vendar kako preveriti, ali so napovedi resnične. Za to moramo preveriti, kako uspešen model deluje na testnem setu. Uporabite model. Ocenite funkcijo in podajte testno sliko in jo označite v funkcijo.
- Napoved - zdaj je naš model pripravljen narediti model predvidevanja. Funkcija predvidevanja za napovedovanje nalepk slike.
Primer
Za boljše razumevanje klasifikacije slik preizkusite primer klasifikacije slik. Tensorflow ponuja veliko zbirk podatkov v sestavi, kot so podatki MNIST, saj vsebuje drugačno sliko z njihovimi nalepkami. Poskusite napovedati razrede te slike z uporabo koncepta razvrščanja slike.
To je povezava za primer, ki ga daje Tensorflow sam s pomočjo paketa Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Za arhiviranje klasifikacije slik sledite istim korakom.
Zaključek
Tensorflow ponuja številne knjižnične podpore za arhiviranje klasifikacije slik. Model klasifikacije slik, ki ga ponuja tensorflow, je v glavnem uporaben za razvrstitev z etiketami. Njihov model je usposobljen za prepoznavanje 1000 različnih vrst razredov. Če želite uporabiti model po meri, potem tudi možnost tensorflow ponuja to možnost prilagoditve.
Priporočeni članki
To je vodnik za Tensorflow razvrstitev slik. Tu smo razpravljali o tem, kaj je tensorflow razvrstitev slik? različne korake razvrščanja slik in kako arhivirati tenzlowlow z uporabo nevronskih mrež. Obiščite lahko tudi druge naše predlagane članke, če želite izvedeti več -
- Kaj je TensorFlow?
- Uvod v Tensorflow
- TensorFlow alternative
- Kako namestiti TensorFlow
- Izvajanje nevronskih mrež