Prehľad klasifikácie obrazu Tensorflow
Klasifikácia obrazu je proces / úloha, ktorá sa používa na extrahovanie tried informácií z obrázka alebo inými slovami je to proces klasifikácie obrázka na základe jeho vizuálneho obsahu. Klasifikácia obrazu Tensorflow sa označuje ako proces počítačového videnia.
Napríklad môžeme nájsť, aký druh objektu sa objaví na obrázku, kde je to človek, zviera alebo akýkoľvek druh objektu.
Čo je klasifikácia obrázkov Tensorflow?
- Tensorflow poskytuje nejaký špeciálny druh predbežne trénovaného a optimalizovaného modelu klasifikácie obrazov, ktorý obsahuje veľa rôznych druhov objektov. Je silný, že dokáže identifikovať stovky rôznych druhov objektov, medzi ktoré patria ľudia, činnosti, zvieratá, rastliny a miesta a mnoho ďalších.
- Po prvé, bude vopred zaškolený na rôzne triedy obrazov.
- Jeho hlavnou funkciou je potom predpovedať, čo obraz predstavuje.
Príklad: Ak mám jeden model, ktorý je trénovaný na dvoch rôznych druhoch tried - Pes alebo mačka
Potom poskytne obraz ako vstup, dá pravdepodobnostný pomer ako výstup
Po zaškolení tohto modelu by malo predpovedať správny výstup z daného obrázka.
Výkon:
| Druh zvieraťa | pravdepodobnosť |
| pes | 0.04 |
| mačka | 0.96 |
Z vyššie uvedeného výstupu môžeme klasifikovať, že existujú iba 4% šance, že obrázok obsahuje psa, a 96% šance, že daný vstupný obrázok obsahuje mačku.
Obrázok môže obsahovať 1 alebo viac rôznych tried, na ktorých je náš model trénovaný. Môže tiež klasifikovať viacero objektov.
Nepochopenie týkajúce sa klasifikácie obrázkov
- Mnoho ľudí tiež nepochopilo koncepciu klasifikácie obrazov a počítačového videnia
- Ľudia si myslia, že klasifikácia obrázkov vám môže povedať polohu objektu alebo identifikovať objekty na obrázku. Klasifikácia snímok môže dať iba pravdepodobnosť, že obrázok obsahuje jednu alebo viac tried.
- Ak chcete objekt identifikovať alebo chcete poznať polohu objektu v obraze, mali by ste použiť detekciu objektu.
Kroky klasifikácie obrázkov
Nižšie sú uvedené rôzne kroky, ktoré je potrebné vykonať pri klasifikácii obrázkov:
1. Definícia tried
Jasne definujte svoje triedy v závislosti od cieľa a vlastností obrazových údajov, čo znamená, že klasifikácia triedy by mala byť jasne definovaná.
2. Výber funkcií
Funkcie na nájdenie vzťahov medzi triedami, ktoré je možné zistiť pomocou farby obrázka, štruktúry obrázka, multispektrálnych a viacčasových charakteristík obrazu.
3. Vzorka tréningových dát
Skontrolujte malú množinu údajov o školení, aby ste sa rozhodli urobiť vhodné rozhodnutia. Existujú hlavne dve techniky, ktoré sú pod dohľadom a nie sú pod dohľadom, ktoré sa vyberajú na základe údajov o školeniach.
4. Nájdite pravidlo rozhodnutia
Príslušné rozhodnutie sa prijíma na základe porovnania klasifikácie s údajmi o odbornej príprave.
5. Klasifikácia
Z vyššie uvedených pravidiel rozhodovania klasifikujte všetky pixely do jednej triedy. Na klasifikáciu sa používajú dve metódy klasifikácie po pixloch a klasifikácia podľa polí na základe segmentácie oblastí.
6. Nakoniec overte výsledky
Skontrolujte presnosť a spoľahlivosť a overte výsledok, ako klasifikuje triedy. Toto sú hlavné veci, ktoré by ste mali dodržiavať pri akomkoľvek type klasifikácie obrázkov.
Kroky na archiváciu klasifikácie obrázkov Tensorflow - pomocou neurónovej siete
- Tensorflow poskytuje spoločnosti tf.keras API na vysokej úrovni na zostavovanie a školenie modelov v Tensorflowe.
- Importujte potrebné balíčky
- Získajte údaje z externého zdroja alebo získajte prístup k množine údajov Keras poskytuje širokú škálu množín údajov.
- Skontrolujte, či sú vaše obrazové údaje správne označené.
- Rozdeľte dátový súbor na obrázky Train s menovkami a testovacie sady obsahujú aj obrázky a menovky.
- Pred tréningom modelu skúste údaje pozerať na tvar, dĺžku údajov. Takto môžete pochopiť, ako v súbore údajov nie sú žiadne príklady.
- Pred spracovaním údajov nastavte veľkosť obrázka na 0 až 255 pixelov podľa množiny údajov. Zobrazte 20 až 25 obrázkov so štítkom.
- Zostavenie modelu - vytvorenie neurónovej siete, konfigurácia vrstiev modelu, zostavenie modelu
- Nastavenie sieťových vrstiev - používa sa na získanie reprezentácie z daných údajov. K vytvoreniu celej siete je pripojených veľa jednoduchých vrstiev. Pre vrstvy poskytuje Tensorflow balík tf.keras.layers na vytváranie rôznych typov vrstiev.
- Zostavte model - pri kompilácii modelu sú potrebné 3 kroky skompilovania
- Optimalizátor - optimalizátor používaný na aktualizáciu a výpočet vhodnej a optimálnej hodnoty pre parametre modelu. Tensorflow Keras poskytuje rôzne typy optimalizátorov ako Adam, SGD a Adagrad.
- Stratová funkcia - strata sa používa na výpočet presnosti modelu počas tréningu modelu. Ak sa strata počas tréningu minimalizuje, znamená to, že model funguje dobre.
- Metrika - používa sa na meranie a sledovanie školenia a testovania modelov. Napríklad kontrola presnosti modelu v každom kroku, ktorý obraz klasifikuje správne alebo nie.
- Model vlaku - Vložte údaje o tréningu spolu s ich štítkom do modelu. Prispôsobte funkcie a nastavte epochy, ktoré sú iteráciami, na trénovanie modelu.
- Vyhodnoťte presnosť - teraz je náš model vyškolený, ale ako overiť, či sú predpovede pravdivé, je to pravda. Z tohto dôvodu musíme skontrolovať, ako funguje trénovaný model na testovacej sade. Použite model. Vyhodnoťte funkciu a odovzdajte testovací obrázok a označte ho funkciou.
- Predpoveď - teraz je náš model pripravený urobiť model na predpovedanie. Funkcia predpovedania na predpovedanie štítkov s obrázkami.
príklad
Skúste príklad klasifikácie obrázka, aby ste lepšie porozumeli klasifikácii obrázkov. Tensorflow poskytuje veľa zabudovaných dátových súborov, ako sú údaje MNIST, ktoré obsahujú iný typ obrázka so svojimi štítkami. Pokúste sa predpovedať triedy tohto obrazu pomocou koncepcie klasifikácie obrázkov.
Toto je odkaz na príklad, ktorý uvádza samotný Tensorflow pomocou balíka Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Rovnakým postupom archivujte klasifikáciu obrázkov.
záver
Tensorflow poskytuje veľa podpory knižníc na archiváciu klasifikácie obrázkov. Model klasifikácie obrázkov, ktorý poskytuje tensorflow, je užitočný najmä pre klasifikáciu s jedným štítkom. Ich model trénoval rozoznať 1000 rôznych druhov tried. Ak chcete použiť model prispôsobenia, ponúka možnosť prispôsobenia aj spoločnosť tensorflow.
Odporúčané články
Toto je sprievodca klasifikáciou obrázkov Tensorflow. Tu sme diskutovali o tom, čo je klasifikácia obrázkov tensorflow? rôzne kroky klasifikácie obrázkov a ako archivovať napätie pomocou neurónových sietí. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Čo je TensorFlow?
- Úvod do Tensorflow
- Alternatívy TensorFlow
- Ako nainštalovať TensorFlow
- Implementácia neurónových sietí