Преглед на класификацията на изображенията на Tensorflow
Класификацията на изображения е процес / задача, която се използва за извличане на информационни класове от изображение или с други думи, това е процес на класифициране на изображение въз основа на неговото визуално съдържание. Класификацията на изображенията Tensorflow се нарича процес на компютърно зрение.
Например, можем да намерим какъв вид обект се появява в изображението, където той е човек, животно или какъвто и да е предмет.
Какво е класификация на изображението на Tensorflow?
- Tensorflow предоставя някакъв специален вид класификация на изображения, предварително обучен и оптимизиран модел, който съдържа много различни видове обекти, мощен е, че може да идентифицира стотици различни видове обекти, които включват хора, дейности, животни, растения и места и много други.
- Първо, той ще бъде предварително обучен с различни класове изображения.
- Тогава основната му функция е да предвиди какво представлява изображението.
Например: Ако имам един модел, който се обучава в двата различни вида класове - куче или котка
След това предоставете изображение като вход, той ще даде коефициента на вероятност като изход
След обучение на този модел, той трябва да предвиди правилния изход от даденото изображение.
изход:
| Тип животно | вероятност |
| куче | 0.04 |
| котка | 0.96 |
От горния изход можем да класифицираме, че има само 4% вероятност изображението да съдържа куче и 96% шансове, че даденото входно изображение съдържа котка.
Изображение може да съдържа 1 или повече различни видове класове, на които се обучава нашия модел. Той също може да класифицира множество обекти.
Неразбиране относно класификацията на изображенията
- Също така много хора разбират погрешно понятието класификация на изображенията и компютърното зрение
- Хората смятат, че класификацията на изображението може да ви каже позицията на обекта или да идентифицира обектите в изображението. Класификацията на изображението може да даде само вероятността изображението да съдържа един или повече класове.
- Ако искате да идентифицирате обекта или искате да знаете позицията на обекта в изображението, тогава трябва да използвате Object Detection.
Стъпки за класификация на изображенията
По-долу са различните стъпки, които трябва да се следват за класификация на изображенията:
1. Определение на класове
Ясно дефинирайте класовете си в зависимост от целта и характеристиките на изображението, което означава, че класификацията на класа трябва да бъде ясно дефинирана.
2. Избор на функции
Функции за намиране на връзки между класовете, които могат да бъдат установени с помощта на цвета на изображението, текстурата на изображението, мултиспектралните и мултиспектралните характеристики на изображението.
3. Проба от данни за обучение
Проверете малкия набор от данни за обучение, за да определите дали да вземете подходящи решения. Съществуват главно две техники, които се контролират и не се контролират, които се избират въз основа на данните от обучението.
4. Намерете правило за решение
Подходящо решение се взема въз основа на сравняването на класификацията с данните за обучението.
5. Класификация
От горните правила за решение класифицирайте всички пиксели в един клас. За класификацията той използва два метода класификация пиксел по пиксели и класификация по полета въз основа на сегментацията на зоната.
6. Най-сетне проверете резултатите
Проверете точността и надеждността и проверете резултата, че как е класифицирал класовете. Това са основните неща, които трябва да следвате за всеки тип класификация на изображенията.
Стъпки за архивиране на Tensorflow Класификация на изображенията - с помощта на Neural Network
- Tensorflow предоставя tf.keras API на високо ниво за изграждане и обучение на модели в Tensorflow.
- Импортирайте необходимите пакети
- Вземете данните от външен източник или Достъпа до набора от данни Keras предоставя широк набор от набори от данни.
- Уверете се, че вашите изображения са зададени правилно.
- Разделете набор от данни на влакови изображения с етикети, а тестовият набор също съдържа изображенията и етикетите.
- Проучете данните, като разгледате формата, дължината на данните, преди да тренирате модела. Така че можете да разберете как в набора от данни няма примери.
- Предварително обработвайте данните, задайте размера на изображението на 0 до 255 пиксела според набора от данни. Показвайте 20 до 25 изображения с етикета си.
- Изграждане на модел - създаване на невронна мрежа, конфигуриране на слоевете на модела, компилиране на модела
- Настройте мрежовите слоеве - използва се за извличане на представителство от дадените данни. Много прости слоеве са оковани за създаване на цялата мрежа. За слоевете Tensorflow предоставя пакет tf.keras.layers за създаване на различни видове слоеве.
- Компилирайте модела - докато компилирате модела има 3 необходими стъпки за компилиране
- Optimizer - оптимизатор, използван за актуализиране и изчисляване на подходяща и оптимална стойност за параметрите на модела. Tensorflow Keras предлага различни видове оптимизатори като Adam, SGD и Adagrad.
- Функция загуба - загубата се използва за изчисляване на точността на модела по време на обучението на модела. Ако функцията за загуба се сведе до минимум по време на тренировка, това означава, че моделът се представя добре.
- Метрики - използва се за измерване и наблюдение на обучението и тестването на модели. Например, проверка на точността на модела на всяка стъпка, дали изображението се класифицира правилно или не.
- Модел на влак - Подайте данните за тренировките с етикета си към модела. Поставете функции и задайте епохите, които са итерации за обучение на модела.
- Оценете точността - сега моделът ни е обучен, но как да проверите дали прогнозите са верни. За целта трябва да проверим как се представя обучения модел на тестовия комплект. Използвайте модел. Преценете функцията и предайте тестовото изображение и го маркирайте във функцията.
- Прогнозиране - сега нашият модел е готов да направи модел за използване на прогнозата. Функция за предвиждане за прогнозиране на етикетите на изображението.
пример
Опитайте сами примера за класификация на изображения, за да получите по-добро разбиране на класификацията на изображенията. Tensorflow предоставя много в наборите от данни за изграждане, като например данни от MNIST, той съдържа различен тип изображение с неговите етикети. Опитайте се да предвидите класовете на това изображение, като използвате концепцията за класификация на изображенията.
Това е връзката за примера, който дава самият Tensorflow, използвайки пакета Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Просто следвайте същите стъпки, за да архивирате класификацията на изображенията.
заключение
Tensorflow предоставя много библиотечна поддръжка за архивиране на класификацията на изображенията. Моделът за класификация на изображенията, който предоставя tensorflow, е полезен главно за класификация с един етикет. Техният модел е обучен да разпознава 1000 различни видове класове. Ако искате да използвате персонализиран модел, освен това tensorflow предоставя тази опция за персонализиране.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за класификацията на изображенията на Tensorflow. Тук сме обсъдили какво е класификация на изображенията от тензорфлоу? различни стъпки на класификацията на изображенията и как да архивирате tensorflow чрез използване на невронни мрежи. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е TensorFlow?
- Въведение в Tensorflow
- TensorFlow Алтернативи
- Как да инсталирате TensorFlow
- Внедряване на невронни мрежи