Oversikt over Tensorflow Image Classification
Image Classification er en prosess / oppgave som brukes til å trekke ut informasjonsklasser fra et bilde, eller med andre ord det er en prosess for å klassifisere et bilde basert på det visuelle innholdet. Tensorflow Image Classification blir referert til som prosessen med datamaskinvisjon.
Vi kan for eksempel finne hvilken type objekt som vises i bildet der det er et menneske, et dyr eller en hvilken som helst type objekt.
Hva er Tensorflow Image Classification?
- Tensorflow gir en spesiell type bildeklassifisering ferdig trent og optimalisert modell som inneholder mange forskjellige slags objekter, det er kraftig at den kan identifisere hundrevis av forskjellige typer objekter som inkluderer mennesker, aktiviteter, dyr, planter og steder og mange flere.
- Først vil den være forhåndstrenet med forskjellige klasser av bilder.
- Da er hovedfunksjonen å forutsi hva et bilde representerer.
Eks: Hvis jeg har en modell som er trent på de to forskjellige klassene - Hund eller katt
Etter at gi et bilde som en inngang vil det gi sannsynlighetsforholdet som output
Etter å ha trent den modellen skal den forutsi riktig utgang fra det gitte bildet.
Produksjon:
| Dyretype | Sannsynlighet |
| Hund | 0, 04 |
| Katt | 0, 96 |
Fra utskriften ovenfor kan vi klassifisere at det bare er 4% sjanser for at bildet inneholder en hund og 96% sjansene for at det gitte inngangsbildet inneholder en katt.
Et bilde kan inneholde 1 eller flere forskjellige typer klasser som modellen vår er trent på. Det kan også klassifisere flere objekter.
Misforståelser om bildeklassifisering
- Dessuten misforstår mange mennesker begrepet bildeklassifisering og datasyn
- Folk tror at Image Classification kan fortelle deg posisjonen til objektet eller identifisere objektene i bildet. Bildeklassifisering kan bare gi sannsynligheten for at bildet inneholder en eller flere klasser.
- Hvis du vil identifisere objektet eller vil vite plasseringen av objektet i bildet, bør du bruke Objektdeteksjon.
Trinn for bildeklassifisering
Nedenfor er de forskjellige trinnene som må følges for bildeklassifisering:
1. Definisjon av klasser
Definer klasser tydelig, avhengig av bildedataens mål og egenskaper, noe som betyr at klassifiseringen av klassen skal være tydelig definert.
2. Valg av funksjoner
Funksjoner for å finne sammenhenger mellom klassene som kan etableres ved å bruke fargen på et bilde, teksturen til et bilde, multispektrale og multitemporale egenskaper ved bildet.
3. Eksempel på treningsdata
Sjekk det lille settet med treningsdata for å finne ut for å ta passende beslutninger. Det er hovedsakelig to teknikker som er veiledet og uovervåket læring som velges på grunnlag av treningsdata.
4. Finn beslutningsregel
En passende beslutning tas på grunnlag av å sammenligne klassifisering med treningsdataene.
5. Klassifisering
Fra ovennevnte beslutningsregler, klassifiser alle piksler i en enkelt klasse. For klassifisering bruker den to metoder piksel etter pikselklassifisering og per felt klassifisering basert på områdesegmentering.
6. Bekreft til slutt resultatene
Sjekk nøyaktigheten og påliteligheten, og bekreft resultatet av hvordan den klassifiserte klassene. Dette er de viktigste tingene du bør følge for alle typer bildeklassifisering.
Trinn for å arkivere Tensorflow Image Classification - ved hjelp av Neural Network
- Tensorflow gir tf.keras et API på høyt nivå for å bygge og trene modeller i Tensorflow.
- Importer nødvendige pakker
- Hent dataene fra en ekstern kilde, eller få tilgang til datasettet Keras gir et bredt spekter av datasett.
- Forsikre deg om at bildedataene dine er riktig merket.
- Del datasettet i Tren bilder med etiketter og testsett inneholder også bilder og etiketter.
- Utforsk dataene ved å se på formen, lengden på dataene før du trener modellen. Så du kan forstå hvordan det ikke finnes noen eksempler i datasettet.
- Forbehandle dataene, sett bildestørrelsen til 0 til 255 piksler i henhold til datasettet. Vis 20 til 25 bilder med etiketten.
- Bygg en modell - opprett et nevralt nettverk, konfigurer lagene i modellen, kompiler modellen
- Sett opp nettverkslagene - det brukes til å trekke ut representasjon fra de gitte dataene. Mange enkle lag er lenket til å skape hele nettverket. For lag tilbyr Tensorflow tf.keras.layers-pakken for å lage forskjellige typer lag.
- Sett sammen modellen - mens du sammenstiller modellen er det 3 nødvendige kompileringstrinn
- Optimizer - optimizer som brukes til å oppdatere og beregne en passende og optimal verdi for modellparametere. Tensorflow Keras gir forskjellige typer optimisatorer som Adam, SGD og Adagrad.
- Tapfunksjon - tap brukes til å beregne modellnøyaktighet under opplæringen av modellen. Hvis tapsfunksjonen minimeres under trening betyr det at modellen klarer seg bra.
- Metrics - brukes til å måle og observere trening og testing av modeller. For eksempel å sjekke nøyaktigheten til modellen på hvert trinn som bildet klassifiserer riktig eller ikke.
- Togmodell - mate treningsdataene med sin etikett til modellen. Monter funksjoner og angi epokene som er iterasjoner for å trene modellen.
- Evaluer nøyaktighet - nå er modellen vår trent, men hvordan vi kan verifisere at spådommer er sanne. For det må vi sjekke hvordan den trente modellen presterer på testsettet. Bruk modell. Evaluer funksjonen og send testbildet og merk den inn i funksjonen.
- Prediksjon - nå er modellen vår klar til å lage en prediksjonsbrukmodell. Forutsi funksjon for å forutsi bildetiketter.
Eksempel
Prøv eksemplet på bildeklassifisering for å få en bedre forståelse av bildeklassifisering. Tensorflow gir mange innebygde datasett, for eksempel MNIST-data, den inneholder en annen type bilder med etikettene. Forsøk å forutsi klasser for dette bildet ved å bruke begrepet bildeklassifisering.
Dette er lenken til eksemplet som er gitt av Tensorflow selv ved å bruke Tensorflow Keras-pakken.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Bare følg de samme trinnene for å arkivere bildeklassifisering.
Konklusjon
Tensorflow gir mange biblioteksstøtter for å arkivere bildeklassifiseringen. Bildeklassifiseringsmodellen som tensorflow gir er hovedsakelig nyttig for klassifisering av etiketter. Modellen deres trente på å gjenkjenne 1000 forskjellige typer klasser. Hvis du vil bruke en tilpasset modell, gir også tensorflow det alternativet for tilpasning.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Tensorflow Image Classification. Her har vi diskutert hva som er tensorflow image klassifisering? forskjellige trinn i bildeklassifisering og hvordan arkivere tensorflow ved å bruke nevrale nettverk. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er TensorFlow?
- Introduksjon til Tensorflow
- TensorFlow-alternativer
- Hvordan installere TensorFlow
- Implementering av nevrale nettverk