Přehled klasifikace obrazu Tensorflow
Klasifikace obrazu je proces / úkol, který se používá pro extrahování tříd informací z obrázku nebo jinými slovy je to proces klasifikace obrazu na základě jeho vizuálního obsahu. Klasifikace obrazu Tensorflow se označuje jako proces počítačového vidění.
Můžeme například zjistit, jaký druh objektu se objeví na obrázku, kde se jedná o člověka, zvíře nebo jakýkoli druh objektu.
Co je klasifikace obrázků Tensorflow?
- Tensorflow poskytuje nějaký speciální druh předtrénovaného a optimalizovaného modelu klasifikace obrazu, který obsahuje mnoho různých druhů objektů. Je silný, že dokáže identifikovat stovky různých druhů objektů, které zahrnují lidi, aktivity, zvířata, rostliny a místa a mnoho dalších.
- Nejprve bude předškolena různými třídami obrázků.
- Jeho hlavní funkcí je pak předpovídat, co obraz představuje.
Příklad: Pokud mám jeden model, který je trénován na dvou různých třídách - pes nebo kočka
Poté, co poskytne obraz jako vstup, dá pravděpodobnostní poměr jako výstup
Po zaškolení tohoto modelu by měla předpovídat správný výstup z daného obrázku.
Výstup:
| Druh zvířete | Pravděpodobnost |
| Pes | 0, 04 |
| Kočka | 0, 96 |
Z výše uvedeného výstupu můžeme klasifikovat, že existují pouze 4% šance, že obrázek obsahuje psa, a 96% šance, že daný vstupní obrázek obsahuje kočku.
Obrázek může obsahovat 1 nebo více různých tříd, na kterých je náš model proškolen. Může také klasifikovat více objektů.
Nepochopení ohledně klasifikace obrázků
- Mnoho lidí také nepochopilo koncept klasifikace obrazu a počítačového vidění
- Lidé si myslí, že Klasifikace obrazu vám může sdělit polohu objektu nebo identifikovat objekty v obrázku. Klasifikace obrazu může poskytnout pouze pravděpodobnost, že obraz obsahuje jednu nebo více tříd.
- Pokud chcete objekt identifikovat nebo chcete znát polohu objektu v obraze, měli byste použít Detekci objektů.
Kroky klasifikace obrazu
Níže jsou uvedeny různé kroky, které je třeba provést při klasifikaci obrazu:
1. Definice tříd
Jasně definujte své třídy v závislosti na cíli a vlastnostech obrazových dat, což znamená, že klasifikace třídy by měla být jasně definována.
2. Výběr funkcí
Funkce k nalezení vztahů mezi třídami, které mohou být stanoveny pomocí barvy obrázku, textury obrazu, multispektrálních a vícečasových charakteristik obrazu.
3. Ukázka tréninkových dat
Zkontrolujte malou sadu údajů o školení a rozhodněte se, zda učinit vhodná rozhodnutí. Existují hlavně dvě techniky, které jsou pod dohledem a bez dozoru, které jsou vybírány na základě údajů o školení.
4. Najděte pravidlo rozhodnutí
Na základě srovnání klasifikace s údaji o výcviku je učiněno odpovídající rozhodnutí.
5. Klasifikace
Z výše uvedených pravidel rozhodování klasifikujte všechny pixely do jedné třídy. Pro klasifikaci používá dvě metody klasifikace pixelů po pixelech a klasifikaci podle polí na základě segmentace oblastí.
6. Nakonec ověřte výsledky
Zkontrolujte přesnost a spolehlivost a ověřte výsledek, jak klasifikuje třídy. Toto jsou hlavní věci, které byste měli dodržovat pro jakýkoli typ klasifikace obrazu.
Kroky pro archivaci klasifikace obrazu Tensorflow - pomocí neuronové sítě
- Tensorflow poskytuje tf.keras API na vysoké úrovni pro vytváření a trénování modelů v Tensorflow.
- Importujte potřebné balíčky
- Získejte data z externího zdroje nebo Přístup k datové sadě Keras poskytuje širokou škálu datových sad.
- Zkontrolujte, zda jsou vaše data správně nastavena.
- Rozdělte datový soubor na obrázky Train s popisky a testovací sada také obsahuje obrázky a štítky.
- Před tréninkem modelu prozkoumejte data tím, že se podíváte na tvar, délku dat. Takže můžete pochopit, jak v datasetu neexistují žádné příklady.
- Před zpracováním dat nastavte velikost obrázku na 0 až 255 pixelů podle datové sady. Zobrazte 20 až 25 obrázků se štítkem.
- Vytvoření modelu - vytvoření neuronové sítě, konfigurace vrstev modelu, kompilace modelu
- Nastavení síťových vrstev - používá se pro extrahování reprezentace z daných dat. K vytvoření celé sítě je připojeno mnoho jednoduchých vrstev. Pro vrstvy poskytuje Tensorflow balíček tf.keras.layers pro vytváření různých typů vrstev.
- Kompilace modelu - při kompilaci modelu jsou nutné 3 kroky kompilace
- Optimalizátor - optimalizátor používaný pro aktualizaci a výpočet vhodné a optimální hodnoty pro parametry modelu. Tensorflow Keras poskytuje různé typy optimalizátorů, jako jsou Adam, SGD a Adagrad.
- Ztráta funkce - ztráta se používá k výpočtu přesnosti modelu během tréninku modelu. Pokud se ztrátová funkce během tréninku minimalizuje, znamená to, že model funguje dobře.
- Metrika - používá se k měření a sledování tréninku a testování modelů. Například kontrola přesnosti modelu v každém kroku, který obraz klasifikuje správně nebo ne.
- Train Model - Vložte data školení se svým štítkem do modelu. Přizpůsobte funkce a nastavte epochy, které jsou iteracemi, pro trénink modelu.
- Vyhodnoťte přesnost - nyní je náš model vyškolen, ale jak ověřit, zda jsou předpovědi, jsou pravdivé. Z tohoto důvodu musíme zkontrolovat, jak trénovaný model funguje na testovací sadě. Použijte model. Vyhodnoťte funkci a předejte testovací obrázek a označte jej do funkce.
- Predikce - nyní je náš model připraven vytvořit model predikce. Funkce předpovídání předpovídá popisky obrázků.
Příklad
Vyzkoušejte příklad klasifikace obrázku sami, abyste lépe porozuměli klasifikaci obrázků. Tensorflow poskytuje mnoho sestavených datových sad, jako jsou data MNIST, která obsahuje jiný typ obrazu se svými štítky. Pokuste se předpovídat třídy tohoto obrazu pomocí pojmu klasifikace obrazu.
Toto je odkaz na příklad, který uvádí samotný Tensorflow pomocí balíčku Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Stejným postupem archivujte klasifikaci obrázků.
Závěr
Tensorflow poskytuje mnoho podpory knihoven pro archivaci klasifikace obrázků. Model klasifikace obrazu, který poskytuje tensorflow, je užitečný zejména pro klasifikaci s jedním štítkem. Jejich model se naučil rozpoznávat 1000 různých druhů tříd. Pokud chcete použít model přizpůsobení, pak tuto možnost přizpůsobení poskytuje také funkce tensorflow.
Doporučené články
Toto je průvodce klasifikací obrazu Tensorflow. Zde diskutujeme o tom, co je klasifikace tensorflowů? různé kroky klasifikace obrazu a jak archivovat tensorflow pomocí neuronových sítí. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Co je TensorFlow?
- Úvod do Tensorflow
- Alternativy TensorFlow
- Jak nainstalovat TensorFlow
- Implementace neuronových sítí