Обзор классификации изображений Tensorflow
Классификация изображений - это процесс / задача, которая используется для извлечения информационных классов из изображения или, другими словами, это процесс классификации изображения на основе его визуального содержимого. Классификация изображений Tensorflow называется процессом компьютерного зрения.
Например, мы можем найти, какой объект появляется на изображении, где это человек, животное или любой другой объект.
Что такое классификация изображений Tensorflow?
- Tensorflow предоставляет некоторый специальный вид классификации изображений для предварительно обученной и оптимизированной модели, которая содержит множество различных видов объектов, он мощен тем, что может идентифицировать сотни различных типов объектов, которые включают людей, виды деятельности, животных, растения и места и многое другое.
- Во-первых, он будет предварительно обучен различным классам изображений.
- Тогда его основная функция - предсказать, что представляет изображение.
Пример: если у меня есть одна модель, которая обучается на двух разных классах - собака или кошка
После этого предоставьте изображение в качестве входных данных, оно даст коэффициент вероятности в качестве выходных данных
После обучения этой модели она должна предсказать правильный выход из данного изображения.
Выход:
| Тип животных | Вероятность |
| Собака | 0.04 |
| Кот | 0, 96 |
Исходя из вышеприведенного вывода, мы можем классифицировать, что есть только 4% шансов, что изображение содержит собаку, и 96% шансов, что данное входное изображение содержит кошку.
Изображение может содержать 1 или более различных классов, на которых обучается наша модель. Он также может классифицировать несколько объектов.
Непонимание о классификации изображений
- Кроме того, многие люди неправильно понимают концепцию классификации изображений и компьютерного зрения.
- Люди думают, что Классификация изображений может сказать вам положение объекта или идентифицировать объекты на изображении. Классификация изображений может дать только вероятность того, что изображение содержит один или несколько классов.
- Если вы хотите идентифицировать объект или хотите узнать положение объекта на изображении, вам следует использовать Обнаружение объекта.
Этапы классификации изображений
Ниже приведены различные шаги, которые необходимо выполнить для классификации изображений:
1. Определение классов
Четко определите ваши классы в зависимости от цели и характеристик данных изображения, что означает, что классификация классов должна быть четко определена.
2. Выбор функций
Особенности поиска отношений между классами, которые могут быть установлены с использованием цвета изображения, текстуры изображения, мультиспектральных и многовременных характеристик изображения.
3. Пример тренировочных данных
Проверьте небольшой набор данных обучения, чтобы определить, принимать ли соответствующие решения. Существуют в основном две методики, которые являются контролируемым и неконтролируемым обучением, которые выбираются на основе данных обучения.
4. Найти решение Правило
Соответствующее решение принимается на основе сравнения классификации с данными обучения.
5. Классификация
Из приведенных выше правил принятия решения классифицируйте все пиксели в один класс. Для классификации используются два метода: попиксельная классификация и классификация по полям на основе сегментации области.
6. Наконец, проверьте результаты
Проверьте точность и надежность и проверьте результат, как он классифицировал классы. Это основные вещи, которым вы должны следовать для любого типа классификации изображений.
Шаги для архивирования Tensorflow Image Classification - с помощью нейронной сети
- Tensorflow предоставляет tf.keras высокоуровневый API для построения и обучения моделей в Tensorflow.
- Импортируйте необходимые пакеты
- Получить данные из внешнего источника или Доступ к набору данных Keras предоставляет широкий спектр наборов данных.
- Убедитесь, что ваши данные изображений правильно помечены.
- Разделите набор данных на изображения поездов с метками, и тестовый набор также содержит изображения и метки.
- Изучите данные, глядя на форму, длину данных перед тренировкой модели. Таким образом, вы можете понять, что в наборе данных нет примеров.
- Предварительно обработайте данные, установите размер изображения от 0 до 255 пикселей в соответствии с набором данных. Покажите от 20 до 25 изображений с меткой.
- Построить модель - создать нейронную сеть, настроить слои модели, скомпилировать модель
- Настройте сетевые слои - он используется для извлечения представления из заданных данных. Многие простые слои связаны с созданием всей сети. Для слоев Tensorflow предоставляет пакет tf.keras.layers для создания слоев разных типов.
- Скомпилируйте модель - при компиляции модели есть 3 необходимых этапа компиляции
- Оптимизатор - оптимизатор, используемый для обновления и расчета подходящего и оптимального значения для параметров модели. Tensorflow Keras предлагает различные типы оптимизаторов, такие как Adam, SGD и Adagrad.
- Функция потерь - потеря используется для расчета точности модели во время обучения модели. Если функция потерь минимизируется во время тренировки, это означает, что модель работает хорошо.
- Метрики - используются для измерения и наблюдения за моделями обучения и тестирования. Например, проверка точности модели на каждом этапе, правильно ли классифицирует изображение или нет.
- Модель поезда - Подайте данные тренировки с меткой на модель. Подгоните функции и задайте эпохи, которые являются итерациями для обучения модели.
- Оцените точность - теперь наша модель обучена, но как проверить, что предсказания верны. Для этого мы должны проверить, как обученная модель работает на тестовом наборе. Используйте модель. Оцените функцию, передайте тестовое изображение и пометьте его в функции.
- Прогнозирование - теперь наша модель готова сделать модель использования прогнозирования. Функция Predict для прогнозирования меток изображения.
пример
Попробуйте сами пример классификации изображений, чтобы лучше понять классификацию изображений. Tensorflow предоставляет множество наборов данных сборки, таких как данные MNIST, содержит изображения другого типа со своими метками. Попробуйте предсказать классы этого изображения, используя концепцию классификации изображений.
Это ссылка на пример, который дан самим Tensorflow с помощью пакета Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Просто выполните те же шаги, чтобы архивировать классификацию изображений.
Вывод
Tensorflow обеспечивает поддержку многих библиотек для архивирования классификации изображений. Модель классификации изображений, которую обеспечивает тензор потока, в основном полезна для классификации по одной метке. Их модель обучена распознавать 1000 различных классов. Если вы хотите использовать настраиваемую модель, то также имеется возможность настройки в tenorflow.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по классификации изображений Tensorflow. Здесь мы обсудим, что такое классификация тензорных изображений? различные этапы классификации изображений и как архивировать тензорный поток с помощью нейронных сетей. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое TensorFlow?
- Введение в Tensorflow
- TensorFlow Альтернативы
- Как установить TensorFlow
- Внедрение нейронных сетей