Overzicht van Tensorflow-beeldclassificatie
Afbeeldingsclassificatie is een proces / taak die wordt gebruikt voor het extraheren van informatieklassen uit een afbeelding of met andere woorden, het is een proces van het classificeren van een afbeelding op basis van de visuele inhoud. Tensorflow-beeldclassificatie wordt het proces van computer vision genoemd.
We kunnen bijvoorbeeld vinden wat voor soort object in de afbeelding verschijnt, waar het een mens, dier of een ander object is.
Wat is Tensorflow-beeldclassificatie?
- Tensorflow biedt een speciaal soort vooraf getraind en geoptimaliseerd model voor beeldclassificatie dat veel verschillende soorten objecten bevat, het is krachtig dat het honderden verschillende soorten objecten kan identificeren, waaronder mensen, activiteiten, dieren, planten en plaatsen en nog veel meer.
- Ten eerste zal het vooraf worden opgeleid met verschillende klassen afbeeldingen.
- De belangrijkste functie is dan het voorspellen van wat een afbeelding vertegenwoordigt.
Bijvoorbeeld: als ik één model heb dat is getraind in de twee verschillende klassen - hond of kat
Geef daarna een afbeelding als invoer en geeft de waarschijnlijkheidsverhouding als uitvoer
Na het trainen van dat model zou het de juiste output van de gegeven afbeelding moeten voorspellen.
Output:
| Dier type | Waarschijnlijkheid |
| Hond | 0.04 |
| Kat | 0.96 |
Uit de bovenstaande uitvoer kunnen we classificeren dat er slechts 4% kansen zijn dat de afbeelding een hond bevat en 96% kansen dat de gegeven invoerafbeelding een kat bevat.
Een afbeelding kan 1 of meer verschillende soorten klassen bevatten waarop ons model is getraind. Het kan ook meerdere objecten classificeren.
Misverstand over beeldclassificatie
- Ook begrijpen veel mensen het concept van beeldclassificatie en computer vision niet goed
- Mensen denken dat Afbeeldingsclassificatie u de positie van het object kan vertellen of de objecten in de afbeelding kan identificeren. Afbeeldingsclassificatie kan alleen de kans geven dat de afbeelding een of meer klassen bevat.
- Als u het object wilt identificeren of de positie van het object in de afbeelding wilt weten, moet u Objectdetectie gebruiken.
Stappen voor beeldclassificatie
Hieronder staan de verschillende stappen die moeten worden gevolgd voor beeldclassificatie:
1. Definitie van klassen
Definieer uw klassen duidelijk afhankelijk van het doel en de kenmerken van de afbeeldingsgegevens, wat betekent dat de classificatie van de klasse duidelijk moet worden gedefinieerd.
2. Selectie van functies
Functies om relaties tussen de klassen te vinden die kunnen worden vastgesteld met behulp van de kleur van een afbeelding, de textuur van een afbeelding, multispectrale en multitemporele kenmerken van een afbeelding.
3. Voorbeeld van trainingsgegevens
Controleer de kleine set trainingsgegevens om te bepalen of u de juiste beslissingen neemt. Er zijn hoofdzakelijk twee technieken die begeleid en niet-begeleid leren zijn die worden geselecteerd op basis van trainingsgegevens.
4. Zoek beslissingsregel
Een passende beslissing wordt genomen op basis van een vergelijking van de classificatie met de trainingsgegevens.
5. Classificatie
Classificeer alle pixels in de bovenstaande beslissingsregels in een enkele klasse. Voor classificatie gebruikt het twee methoden pixel voor pixel classificatie en classificatie per veld op basis van gebiedssegmentatie.
6. Controleer ten slotte de resultaten
Controleer de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid en controleer het resultaat hoe de klassen zijn geclassificeerd. Dit zijn de belangrijkste dingen die u moet volgen voor elk type beeldclassificatie.
Stappen om Tensorflow-beeldclassificatie te archiveren - met behulp van neuraal netwerk
- Tensorflow biedt tf.keras een API op hoog niveau voor het bouwen en trainen van modellen in Tensorflow.
- Importeer de nodige pakketten
- Haal de gegevens van een externe bron of Toegang tot de dataset Keras biedt een breed scala aan datasets.
- Zorg ervoor dat uw afbeeldingsgegevens correct zijn geëtiketteerd.
- Verdeel de dataset in treinafbeeldingen met labels en testset bevat ook de afbeeldingen en labels.
- Onderzoek de gegevens door naar de vorm en lengte van de gegevens te kijken voordat u het model traint. U kunt dus begrijpen dat er geen voorbeelden in de gegevensset staan.
- Verwerk de gegevens vooraf en stel de afbeeldingsgrootte in op 0 tot 255 pixels volgens de gegevensset. Geef de 20 tot 25 afbeeldingen met het label weer.
- Bouw een model - creëer een neuraal netwerk, configureer de lagen van het model, compileer het model
- Stel de netwerklagen in - het werd gebruikt voor het extraheren van representatie van de gegeven gegevens. Veel eenvoudige lagen zijn gekoppeld aan het creëren van het hele netwerk. Voor lagen biedt Tensorflow het pakket tf.keras.layers voor het maken van verschillende soorten lagen.
- Compileer het model - tijdens het compileren van het model zijn er 3 noodzakelijke compilatiestappen
- Optimizer - optimizer die wordt gebruikt voor het bijwerken en berekenen van een geschikte en optimale waarde voor modelparameters. Tensorflow Keras biedt verschillende soorten optimizers zoals Adam, SGD en Adagrad.
- Verliesfunctie - verlies wordt gebruikt om de modelnauwkeurigheid te berekenen tijdens de training van het model. Als de verliesfunctie tijdens de training minimaal is, betekent dit dat het model goed presteert.
- Metrics - gebruikt om modellen te trainen en te testen. Bijvoorbeeld het controleren van de nauwkeurigheid van het model bij elke stap dat de afbeelding correct classificeert of niet.
- Train Model - Voer de trainingsgegevens met het label naar het model. Pas functies aan en stel de tijdvakken in die iteraties zijn om het model te trainen.
- Evalueer de nauwkeurigheid - nu is ons model getraind, maar hoe te verifiëren dat voorspellingen waar zijn. Daarvoor moeten we controleren hoe het getrainde model presteert op de testset. Gebruik model. Evalueer de functie en geef de testafbeelding door en label deze in de functie.
- Voorspelling - nu is ons model klaar om een voorspellingsgebruiksmodel te maken. Voorspelfunctie om de afbeeldingslabels te voorspellen.
Voorbeeld
Probeer zelf het voorbeeld van de beeldclassificatie om een beter beeld te krijgen van de beeldclassificatie. Tensorflow biedt veel ingebouwde datasets, zoals MNIST-gegevens, het bevat een ander type afbeelding met zijn labels. Probeer de klassen van die afbeelding te voorspellen met behulp van het concept beeldclassificatie.
Dit is de link voor het voorbeeld dat Tensorflow zelf geeft met behulp van het Tensorflow Keras-pakket.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Volg gewoon dezelfde stappen om beeldclassificatie te archiveren.
Conclusie
Tensorflow biedt veel bibliotheekondersteuning om de beeldclassificatie te archiveren. Het beeldclassificatiemodel dat tensorflow biedt, is vooral nuttig voor classificatie van één label. Hun model is opgeleid om 1000 verschillende soorten klassen te herkennen. Als u een model op maat wilt gebruiken, biedt tensorflow ook die mogelijkheid tot aanpassing.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Tensorflow-beeldclassificatie. Hier hebben we besproken wat is tensorflow-beeldclassificatie? verschillende stappen van beeldclassificatie en hoe tensorflow te archiveren met behulp van neurale netwerken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is TensorFlow?
- Inleiding tot Tensorflow
- TensorFlow-alternatieven
- Hoe TensorFlow te installeren
- Implementatie van neurale netwerken