Преглед класификације Тенсорфлова
Класификација слике је процес / задатак који се користи за извлачење информативних класа са слике или другим речима, то је процес класификације слике на основу њеног визуелног садржаја. Тенсорфлова класификација слика назива се процесом рачунарског вида.
На пример, можемо пронаћи какав се предмет појављује на слици где је то човек, животиња или било која врста објекта.
Шта је Тенсорфлов класификација слика?
- Тенсорфлов пружа неку посебну врсту класификације слика унапред обученог и оптимизованог модела који садржи много различитих врста објеката, моћан је што може да препозна стотине различитих врста објеката који укључују људе, активности, животиње, биљке и места и многе друге.
- Прво ће бити унапред обучен са различитим класама слика.
- Тада је његова главна функција предвидјети шта слика представља.
На пример: Ако имам један модел који се обучава у две различите врсте класе - Пас или Мачка
Након тога обезбедите слику као улаз, она ће дати коефицијент вероватноће као излаз
Након обуке тог модела требало би да предвиди прави излаз са дате слике.
Излаз:
| Тип животиње | Вероватноћа |
| Пас | 0, 04 |
| Мачка | 0, 96 |
Из горњег излаза можемо разврстати да постоји само 4% шансе да слика садржи пса и 96% шансе да дата улазна слика садржи мачку.
Слика може да садржи 1 или више различитих класа на којима се тренира наш модел. Такође може да класификује више објеката.
Неспоразум у погледу класификације слика
- Такође, многи погрешно разумеју концепт класификације слика и рачунарског вида
- Људи мисле да вам Класификација слике може рећи положај објекта или идентификовати објекте на слици. Класификација слике може дати само вероватноћу да слика садржи једну или више класа.
- Ако желите идентифицирати објект или желите знати положај објекта на слици, тада бисте требали употријебити откривање објекта.
Кораци класификације слике
У наставку су наведени различити кораци за класификацију слике:
1. Дефиниција наставе
Јасно дефинишите своје класе у зависности од циља и карактеристика сликовних података, што значи да би класификација класе требало бити јасно дефинисана.
2. Избор функција
Могућности проналажења односа између класа које се могу успоставити коришћењем боје слике, текстуре слике, мулти-спектралних и мулти-временских карактеристика слике.
3. Узорак података о обуци
Проверите мали скуп података о обуци да бисте утврдили да ли ћете донети одговарајуће одлуке. Постоје углавном две технике које су под надзором и неконтролисано учење изабране на основу података о обуци.
4. Пронађите правило одлуке
Одговарајућа одлука доноси се на основу упоређивања класификације са подацима о обуци.
5. Класификација
Из горњих правила одлучивања, све пикселе сврстајте у једну класу. За класификацију користи две методе класификације пиксела по пикселу и класификацију по терену на основу сегментације подручја.
6. Најзад проверите резултате
Проверите тачност и поузданост и потврдите резултат колико је класификовао класе. Ово су главне ствари које би требало да следите за било коју врсту класификације слика.
Кораци за архивирање Тенсорфлов класификације слика - помоћу Неуронске мреже
- Тенсорфлов пружа тф.керас АПИ-ја високог нивоа за изградњу и обуку модела у Тенсорфлову.
- Увезите потребне пакете
- Добијање података из екстерног извора или Приступ скупу података Керас пружа широк спектар скупова података.
- Проверите да ли су подаци за слике правилно означени.
- Поделите скуп података на слике тренинга са налепницама, а тестни скуп такође садржи слике и ознаке.
- Истражите податке гледајући облик, дужину података пре тренинга модела. Тако можете схватити како у скупу података нема примера.
- Предрадите податке, подесите величину слике на 0 до 255 пиксела у складу са подацима. Прикажите 20 до 25 слика са својом налепницом.
- Изгради модел - креирајући неуронску мрежу, конфигуришући слојеве модела, компајлирај модел
- Постављање мрежних слојева - користи се за издвајање репрезентације из датих података. Многи једноставни слојеви су везани за стварање читаве мреже. За слојеве Тенсорфлов пружа пакет тф.керас.лаиерс за креирање различитих врста слојева.
- Компајлирајте модел - док састављате модел постоје 3 потребна корака превођења
- Оптимизер - оптимизатор који се користи за ажурирање и израчунавање одговарајуће и оптималне вредности за параметре модела. Тенсорфлов Керас нуди различите врсте оптимизатора као што су Адам, СГД и Адаград.
- Функција губитка - губитак се користи за израчунавање тачности модела током обуке модела. Ако се функција губитака минимизира током тренинга, то значи да модел добро ради.
- Метрике - користе се за мерење и праћење тренинга и тестирања модела. На пример, проверавање тачности модела на сваком кораку да ли се тачно класификује или не.
- Модел влака - Податке о тренингу додајте његовом моделу. Подесите функције и поставите епохе које су итерације за обуку модела.
- Процијените тачност - сада је наш модел обучен, али како провјерити да ли су предвиђања тачна. Да бисмо то урадили, морамо проверити како функционише тренирани модел на тестном сету. Користите модел. Процијените функцију и прослиједите тестну слику и означите је функцијом.
- Предвиђање - сада је наш модел спреман да направи модел употребе предвиђања. Функција предвиђања за предвиђање налепница слике.
Пример
Пробајте и сами пример класификације слика да бисте боље разумели класификацију слика. Тенсорфлов нуди много у скуповима података у састављању, попут података МНИСТ, садржи другачију слику са својим налепницама. Покушајте предвидјети класе те слике користећи концепт класификације слика.
Ово је веза за пример који Тенсорфлов даје сам користећи Тенсорфлов Керас пакет.
хттпс://ввв.тенсорфлов.орг/туториалс/керас/басиц_цлассифицатион
Само следите исте кораке за архивирање класификације слика.
Закључак
Тенсорфлов нуди бројне библиотечке подршке за архивирање класификације слика. Модел класификације слика који нуди тензорфлов углавном је користан за класификацију са једном ознаком. Њихов модел је обучен да препознаје 1000 различитих врста наставе. Ако желите да користите модел прилагођавања, онда и опција тенсорфлов пружа ту могућност прилагођавања.
Препоручени чланци
Ово је водич за Тенсорфлов класификацију слика. Овде смо разговарали о томе шта је тенсорфлов класификација слика? различити кораци класификације слика и како архивирати тензловлов помоћу неуронских мрежа. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је ТенсорФлов?
- Увод у Тенсорфлов
- ТенсорФлов алтернативе
- Како инсталирати ТенсорФлов
- Имплементација неуронских мрежа