Przegląd klasyfikacji obrazów Tensorflow
Klasyfikacja obrazu to proces / zadanie używane do wydobywania klas informacji z obrazu lub innymi słowy jest to proces klasyfikacji obrazu na podstawie jego zawartości wizualnej. Klasyfikacja obrazu Tensorflow nazywana jest procesem widzenia komputerowego.
Na przykład możemy znaleźć, jaki rodzaj obiektu pojawia się na obrazie, w którym jest to człowiek, zwierzę lub jakikolwiek inny obiekt.
Co to jest klasyfikacja obrazów Tensorflow?
- Tensorflow zapewnia pewien specjalny rodzaj wstępnie wyszkolonego i zoptymalizowanego modelu klasyfikacji obrazów, który zawiera wiele różnych rodzajów obiektów, jest potężny, że może zidentyfikować setki różnych rodzajów obiektów, w tym ludzi, działania, zwierzęta, rośliny i miejsca i wiele innych.
- Po pierwsze, zostanie wstępnie przeszkolony z użyciem różnych klas obrazów.
- Następnie jego główną funkcją jest przewidywanie, co reprezentuje obraz.
Np .: Jeśli mam jeden model, który jest szkolony na dwóch różnych rodzajach klas - Psa lub Kota
Następnie dostarcz obraz jako dane wejściowe, a jako wynik przedstawi stosunek prawdopodobieństwa
Po przeszkoleniu tego modelu powinien przewidzieć właściwą moc wyjściową z danego obrazu.
Wynik:
| Rodzaj zwierząt | Prawdopodobieństwo |
| Pies | 0, 04 |
| Kot | 0, 96 |
Na podstawie powyższych danych wyjściowych możemy sklasyfikować, że istnieje tylko 4% szans, że obraz zawiera psa i 96% szans, że dany obraz wejściowy zawiera kota.
Obraz może zawierać 1 lub więcej różnych rodzajów klas, na których trenowany jest nasz model. Może także klasyfikować wiele obiektów.
Nieporozumienie dotyczące klasyfikacji obrazów
- Ponadto wiele osób źle rozumie pojęcie klasyfikacji obrazów i wizji komputerowej
- Ludzie myślą, że Klasyfikacja obrazu może określić pozycję obiektu lub zidentyfikować obiekty na obrazie. Klasyfikacja obrazu może dać jedynie prawdopodobieństwo, że obraz zawiera jedną lub więcej klas.
- Jeśli chcesz zidentyfikować obiekt lub chcesz poznać pozycję obiektu na obrazie, powinieneś użyć Wykrywania obiektów.
Kroki klasyfikacji obrazu
Poniżej znajdują się różne etapy klasyfikacji obrazu:
1. Definicja klas
Jasno zdefiniuj swoje klasy w zależności od celu i cech danych obrazu, co oznacza, że klasyfikacja klasy powinna być jasno zdefiniowana.
2. Wybór funkcji
Funkcje pozwalające znaleźć relacje między klasami, które można ustalić za pomocą koloru obrazu, faktury obrazu, charakterystyki widmowej i czasowej.
3. Próbka danych treningowych
Sprawdź mały zestaw danych treningowych, aby ustalić, czy podjąć odpowiednie decyzje. Istnieją głównie dwie techniki nadzorowanego i bez nadzoru uczenia się, które są wybierane na podstawie danych szkoleniowych.
4. Znajdź regułę decyzyjną
Odpowiednia decyzja jest podejmowana na podstawie porównania klasyfikacji z danymi szkoleniowymi.
5. Klasyfikacja
Na podstawie powyższych reguł decyzyjnych klasyfikuj wszystkie piksele w jedną klasę. Do klasyfikacji stosuje się dwie metody klasyfikacji piksel po pikselu i klasyfikację według pola na podstawie segmentacji obszaru.
6. W końcu sprawdź wyniki
Sprawdź dokładność i niezawodność oraz sprawdź, jak sklasyfikowano klasy. To są główne rzeczy, których powinieneś przestrzegać w przypadku wszelkiego rodzaju klasyfikacji obrazów.
Kroki do zarchiwizowania klasyfikacji obrazów Tensorflow - przy użyciu sieci neuronowej
- Tensorflow zapewnia tf.keras interfejs API wysokiego poziomu do budowania i szkolenia modeli w Tensorflow.
- Zaimportuj niezbędne pakiety
- Uzyskaj dane z zewnętrznego źródła lub Uzyskaj dostęp do zestawu danych Keras zapewnia szeroki zakres zestawów danych.
- Upewnij się, że zestaw danych zdjęć jest poprawnie oznaczony.
- Podziel zestaw danych na obrazy pociągu za pomocą etykiet, a zestaw testowy również zawiera obrazy i etykiety.
- Badaj dane, sprawdzając kształt, długość danych przed szkoleniem modelu. Możesz więc zrozumieć, że w zestawie danych nie ma żadnych przykładów.
- Przetwarzaj dane wstępnie, ustaw rozmiar obrazu na 0 do 255 pikseli zgodnie z zestawem danych. Wyświetl od 20 do 25 obrazów z etykietą.
- Zbuduj model - tworzenie sieci neuronowej, konfigurowanie warstw modelu, kompilacja modelu
- Skonfiguruj warstwy sieciowe - służy do wydobywania reprezentacji z danych danych. Wiele prostych warstw jest połączonych w sieć. Dla warstw Tensorflow zapewnia pakiet tf.keras.layers do tworzenia różnych typów warstw.
- Skompiluj model - podczas kompilacji modelu konieczne są 3 niezbędne kroki kompilacji
- Optymalizator - optymalizator wykorzystywany do aktualizacji i obliczania odpowiedniej i optymalnej wartości parametrów modelu. Tensorflow Keras zapewnia różne typy optymalizatorów, takie jak Adam, SGD i Adagrad.
- Funkcja strat - strata służy do obliczania dokładności modelu podczas szkolenia modelu. Jeśli funkcja utraty minimalizuje się podczas treningu, oznacza to, że model ma się dobrze.
- Metryki - używane do mierzenia i obserwowania modeli szkoleniowych i testowych. Na przykład sprawdzanie dokładności modelu na każdym etapie, czy obraz klasyfikuje się poprawnie, czy nie.
- Model pociągu - podaj modelowi dane treningowe wraz z etykietą. Dopasuj funkcje i ustaw epoki, które są iteracjami, aby trenować model.
- Oceń dokładność - teraz nasz model jest przeszkolony, ale jak sprawdzić, czy przewidywania są prawdziwe. W tym celu musimy sprawdzić, jak wyszkolony model radzi sobie na zestawie testowym. Użyj modelu. Oceń funkcję i przekaż obraz testowy i oznacz go etykietą w funkcji.
- Prognozowanie - teraz nasz model jest gotowy do wykonania modelu prognozowania. Funkcja przewidywania do przewidywania etykiet obrazu.
Przykład
Wypróbuj sam przykład klasyfikacji obrazu, aby lepiej zrozumieć klasyfikację obrazu. Tensorflow zapewnia wiele zestawów danych kompilacji, takich jak dane MNIST, zawiera różne typy obrazów z etykietami. Spróbuj przewidzieć klasy tego obrazu, używając koncepcji klasyfikacji obrazu.
To jest link do przykładu podanego przez sam Tensorflow przy użyciu pakietu Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Wystarczy wykonać te same kroki, aby zarchiwizować klasyfikację obrazów.
Wniosek
Tensorflow zapewnia obsługę wielu bibliotek w celu archiwizacji klasyfikacji obrazów. Model klasyfikacji obrazu zapewniany przez tensorflow jest użyteczny głównie w przypadku klasyfikacji pojedynczej etykiety. Ich model przeszkolił się w rozpoznawaniu 1000 różnych rodzajów klas. Jeśli chcesz użyć dostosowanego modelu, tensorflow zapewnia tę opcję dostosowywania.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po klasyfikacji obrazów Tensorflow. Tutaj omówiliśmy, co to jest klasyfikacja obrazu tensorflow? różne etapy klasyfikacji obrazu i archiwizowanie przepływu tensorycznego za pomocą sieci neuronowych. Możesz również przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest TensorFlow?
- Wprowadzenie do Tensorflow
- Alternatywy TensorFlow
- Jak zainstalować TensorFlow
- Implementacja sieci neuronowych