Prezentare generală a clasificării imaginilor Tensorflow
Clasificarea imaginii este un proces / sarcină care este utilizat pentru extragerea claselor de informații dintr-o imagine sau, cu alte cuvinte, este un proces de clasificare a unei imagini pe baza conținutului său vizual. Clasificarea imaginilor Tensorflow este denumită procesul vizualizării computerului.
De exemplu, putem găsi ce fel de obiect apare în imagine unde este un om, un animal sau orice fel de obiect.
Ce este clasificarea de imagine Tensorflow?
- Tensorflow oferă un tip special de clasificare a imaginilor pre-instruit și model optimizat care conține multe tipuri diferite de obiecte, este puternic că poate identifica sute de tipuri diferite de obiecte care includ oameni, activități, animale, plante și locuri și multe altele.
- În primul rând, va fi pre-instruit cu diferite clase de imagini.
- Atunci funcția sa principală este de a prezice ce reprezintă o imagine.
Ex: Dacă am un model care este instruit pe cele două clase diferite - câine sau pisică
După aceea va furniza o imagine ca o intrare, va oferi raportul de probabilitate ca ieșire
După antrenamentul acelui model, ar trebui să prezice ieșirea corectă din imaginea dată.
ieşire:
| Tipul animalului | Probabilitate |
| Câine | 0, 04 |
| Pisică | 0.96 |
Din rezultatele de mai sus, putem clasifica că există doar 4% șanse ca imaginea să conțină un câine și 96% șanse ca imaginea de intrare dată să conțină o pisică.
O imagine poate conține 1 sau mai multe tipuri diferite de clase pe care modelul nostru este instruit. De asemenea, poate clasifica mai multe obiecte.
Neînțelegere cu privire la clasificarea imaginilor
- De asemenea, multe persoane înțeleg greșit conceptul de clasificare a imaginii și viziunea computerului
- Oamenii cred că Clasificarea imaginii vă poate spune poziția obiectului sau identifica obiectele din imagine. Clasificarea imaginii poate oferi doar probabilitatea ca imaginea să conțină una sau mai multe clase.
- Dacă doriți să identificați obiectul sau doriți să cunoașteți poziția obiectului din imagine, atunci ar trebui să utilizați Detectarea obiectului.
Etapele de clasificare a imaginilor
Mai jos, trebuie urmați pașii diferiți pentru clasificarea imaginii:
1. Definiția claselor
Definiți clar clasele dvs. în funcție de obiectivul și caracteristicile datelor imaginii, ceea ce înseamnă că clasificarea clasei ar trebui să fie clar definită.
2. Selectarea caracteristicilor
Caracteristici pentru a găsi relații între clasele care pot fi stabilite folosind culoarea unei imagini, textura unei imagini, caracteristicile multispectrale și multitemporale ale imaginii.
3. Exemplu de date de instruire
Verificați setul mic de date de instruire pentru a determina să luați decizii adecvate. Există în principal două tehnici care sunt învățarea supravegheată și nesupravegheată care sunt selectate pe baza datelor de instruire.
4. Găsiți regula deciziei
O decizie adecvată se ia pe baza comparării clasificării cu datele de instruire.
5. Clasificare
Din regulile de decizie de mai sus, clasificați toți pixelii într-o singură clasă. Pentru clasificare, utilizează două metode de clasificare pixel pe pixeli și clasificare pe câmp pe baza segmentării zonei.
6. În cele din urmă, verificați Rezultatele
Verificați acuratețea și fiabilitatea și verificați rezultatul după cum a clasificat clasele. Acestea sunt principalele lucruri pe care ar trebui să le urmați pentru orice tip de clasificare a imaginii.
Pași pentru arhivarea clasificării imaginilor Tensorflow - folosind rețea neuronală
- Tensorflow oferă tf.keras o API de nivel înalt pentru a construi și instrui modele în Tensorflow.
- Importați pachetele necesare
- Obțineți datele dintr-o sursă externă sau Accesați setul de date Keras oferă o gamă largă de seturi de date.
- Asigurați-vă că setul de date al imaginilor dvs. etichetat corect.
- Împărțiți setul de date în imagini de tren cu etichete și setul de test conțin, de asemenea, imaginile și etichetele.
- Explorați datele analizând forma, lungimea datelor înainte de a antrena modelul. Astfel, puteți înțelege cum nu există exemple în setul de date.
- Preprocesați datele, setați dimensiunea imaginii pe 0 la 255 pixeli în funcție de setul de date. Afișează imaginile între 20 și 25 cu eticheta sa.
- Construiți un model - crearea unei rețele neuronale, configurarea straturilor modelului, compilarea modelului
- Configurarea straturilor de rețea - folosită pentru extragerea reprezentării din datele date. Multe straturi simple sunt înlănțuite pentru a crea întreaga rețea. Pentru straturi, Tensorflow oferă pachetul tf.keras.layers pentru crearea diferitelor tipuri de straturi.
- Compilați modelul - în timp ce compilați modelul, există 3 pași necesari de compilare
- Optimizator - optimizator utilizat pentru actualizare și calculează o valoare optimă și optimă pentru parametrii modelului. Tensorflow Keras oferă diferite tipuri de optimizatoare precum Adam, SGD și Adagrad.
- Funcția Pierdere - pierderea este utilizată pentru a calcula precizia modelului în timpul antrenamentului modelului. Dacă funcția de pierdere este minimizată în timpul antrenamentului, înseamnă că modelul este performant.
- Măsuri - utilizate pentru măsurarea și observarea formării și testării modelelor. De exemplu, verificând acuratețea modelului la fiecare pas, imaginea este clasificată corect sau nu.
- Model de tren - Introduceți modelul de instruire cu eticheta acestuia. Încadrați funcțiile și setați epocile care sunt iterațiile pentru antrenarea modelului.
- Evaluați acuratețea - acum modelul nostru este instruit, dar cum să verificați că sunt previziunile sunt adevărate. Pentru aceasta, trebuie să verificăm cum se execută modelul instruit pe setul de teste. Utilizați modelul. Evaluează funcția și trece imaginea testului și etichetează-o în funcție.
- Predicție - acum modelul nostru este gata să facă un model de utilizare a prezicerilor. Funcția de predicție pentru a prezice etichetele de imagine.
Exemplu
Încercați singur exemplul de clasificare a imaginii pentru a înțelege mai bine clasificarea imaginii. Tensorflow oferă multe seturi de date de construire, cum ar fi datele MNIST, acesta conține un tip diferit de imagine cu etichetele sale. Încercați să prezice clasele acelei imagini folosind conceptul de clasificare a imaginii.
Acesta este linkul pentru exemplul care este dat de Tensorflow însuși folosind pachetul Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Urmați aceiași pași pentru arhivarea clasificării imaginilor.
Concluzie
Tensorflow oferă multe suporturi de bibliotecă pentru arhivarea clasificării imaginilor. Modelul de clasificare a imaginii pe care îl oferă tensorfluxul este util în principal pentru clasificarea cu o singură etichetă. Modelul lor a fost instruit să recunoască 1000 de tipuri diferite de clase. Dacă doriți să utilizați un model de personalizare decât tensorflow oferă această opțiune de personalizare.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru clasificarea imaginilor Tensorflow. Aici am discutat despre ce este clasificarea imaginilor cu tensiune de flux? diferite etape de clasificare a imaginii și modul de arhivare a tensiunii fluxului prin utilizarea rețelelor neuronale. De asemenea, puteți parcurge și celelalte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este TensorFlow?
- Introducere în Tensorflow
- Alternative TensorFlow
- Cum se instalează TensorFlow
- Implementarea rețelelor neuronale