Übersicht über die Tensorflow-Bildklassifizierung
Bildklassifizierung ist ein Prozess / eine Aufgabe, die zum Extrahieren von Informationsklassen aus einem Bild verwendet wird, oder mit anderen Worten, es ist ein Prozess zum Klassifizieren eines Bildes basierend auf seinem visuellen Inhalt. Die Tensorflow-Bildklassifizierung wird als Prozess des Computer-Sehens bezeichnet.
Zum Beispiel können wir herausfinden, welche Art von Objekt auf dem Bild erscheint, wo es sich um einen Menschen, ein Tier oder irgendeine Art von Objekt handelt.
Was ist die Tensorflow-Bildklassifizierung?
- Tensorflow bietet eine spezielle Art von Bildklassifizierung, vorab trainiertes und optimiertes Modell, das viele verschiedene Arten von Objekten enthält. Es ist leistungsfähig, Hunderte verschiedener Arten von Objekten zu identifizieren, darunter Menschen, Aktivitäten, Tiere, Pflanzen und Orte und vieles mehr.
- Zunächst wird es mit verschiedenen Bildklassen vortrainiert.
- Dann besteht seine Hauptfunktion darin, vorherzusagen, was ein Bild darstellt.
Bsp .: Wenn ich ein Modell habe, das in zwei verschiedenen Klassen ausgebildet ist - Hund oder Katze
Nachdem Sie ein Bild als Eingabe bereitgestellt haben, wird das Wahrscheinlichkeitsverhältnis als Ausgabe ausgegeben
Nach dem Trainieren dieses Modells sollte es die richtige Ausgabe aus dem gegebenen Bild vorhersagen.
Ausgabe:
| Tierart | Wahrscheinlichkeit |
| Hund | 0, 04 |
| Katze | 0, 96 |
Anhand der obigen Ausgabe können wir klassifizieren, dass nur 4% der Wahrscheinlichkeit besteht, dass das Bild einen Hund enthält, und 96% der Wahrscheinlichkeit, dass das angegebene Eingabebild eine Katze enthält.
Ein Bild kann eine oder mehrere verschiedene Klassen enthalten, auf die unser Modell trainiert. Es können auch mehrere Objekte klassifiziert werden.
Missverständnisse bezüglich der Bildklassifizierung
- Außerdem verstehen viele Menschen das Konzept der Bildklassifizierung und des Computer-Sehens falsch
- Die Leute denken, dass die Bildklassifizierung Ihnen die Position des Objekts mitteilen oder die Objekte im Bild identifizieren kann. Die Bildklassifizierung kann nur die Wahrscheinlichkeit angeben, dass das Bild eine oder mehrere Klassen enthält.
- Wenn Sie das Objekt identifizieren oder die Position des Objekts im Bild kennen möchten, sollten Sie die Objekterkennung verwenden.
Schritte zur Bildklassifizierung
Im Folgenden sind die verschiedenen Schritte aufgeführt, die für die Bildklassifizierung ausgeführt werden müssen:
1. Definition von Klassen
Definieren Sie Ihre Klassen klar in Abhängigkeit von der Zielsetzung und den Merkmalen der Bilddaten. Dies bedeutet, dass die Klassifizierung der Klassen klar definiert sein sollte.
2. Auswahl der Funktionen
Merkmale zum Auffinden von Beziehungen zwischen den Klassen, die unter Verwendung der Farbe eines Bildes, der Textur eines Bildes, multispektraler und multitemporaler Eigenschaften des Bildes hergestellt werden können.
3. Beispiel für Trainingsdaten
Überprüfen Sie die kleinen Trainingsdaten, um festzustellen, ob Sie die richtigen Entscheidungen treffen. Es gibt hauptsächlich zwei Techniken, bei denen es sich um überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen handelt, die auf der Grundlage von Trainingsdaten ausgewählt werden.
4. Entscheidungsregel suchen
Eine angemessene Entscheidung wird auf der Grundlage eines Vergleichs der Klassifizierung mit den Trainingsdaten getroffen.
5. Klassifizierung
Klassifizieren Sie anhand der oben genannten Entscheidungsregeln alle Pixel in eine einzelne Klasse. Für die Klassifizierung werden zwei Methoden verwendet, die pixelweise und feldweise anhand der Flächensegmentierung klassifiziert werden.
6. Überprüfen Sie zuletzt die Ergebnisse
Überprüfen Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit und überprüfen Sie das Ergebnis, wie es die Klassen klassifiziert hat. Dies sind die wichtigsten Dinge, die Sie bei jeder Art von Bildklassifizierung beachten sollten.
Schritte zum Archivieren der Tensorflow-Bildklassifizierung mithilfe des neuronalen Netzwerks
- Tensorflow bietet tf.keras eine API auf hoher Ebene zum Erstellen und Trainieren von Modellen in Tensorflow.
- Importieren Sie die erforderlichen Pakete
- Abrufen der Daten von einer externen Quelle oder Zugriff auf das Dataset Keras bietet eine breite Palette von Datasets.
- Stellen Sie sicher, dass Ihr Bilddatensatz korrekt beschriftet ist.
- Teilen Sie den Datensatz in Zugbilder mit Beschriftungen auf, und der Testsatz enthält auch die Bilder und Beschriftungen.
- Sehen Sie sich die Form und Länge der Daten an, bevor Sie das Modell trainieren. So können Sie verstehen, wie keine Beispiele im Datensatz vorhanden sind.
- Verarbeiten Sie die Daten vor, und legen Sie die Bildgröße entsprechend dem Datensatz auf 0 bis 255 Pixel fest. Zeigen Sie die 20 bis 25 Bilder mit ihrer Bezeichnung an.
- Ein Modell erstellen - ein neuronales Netzwerk erstellen, die Ebenen des Modells konfigurieren, das Modell kompilieren
- Richten Sie die Netzwerkebenen ein - diese dienen zum Extrahieren der Darstellung aus den angegebenen Daten. Viele einfache Ebenen sind verkettet, um das gesamte Netzwerk zu erstellen. Für Layer bietet Tensorflow das Paket tf.keras.layers zum Erstellen verschiedener Layertypen an.
- Kompilieren Sie das Modell - beim Kompilieren des Modells sind 3 Kompilierungsschritte erforderlich
- Optimierer - Optimierer, der zum Aktualisieren und Berechnen eines geeigneten und optimalen Werts für Modellparameter verwendet wird. Tensorflow Keras bietet verschiedene Arten von Optimierern wie Adam, SGD und Adagrad.
- Verlustfunktion - Verlust wird verwendet, um die Modellgenauigkeit während des Trainings des Modells zu berechnen. Wenn die Verlustfunktion während des Trainings minimiert wird, bedeutet dies, dass das Modell eine gute Leistung erbringt.
- Metriken - dienen zum Messen und Beobachten des Trainings und Testens von Modellen. Überprüfen Sie beispielsweise die Genauigkeit des Modells bei jedem Schritt, bei dem das Bild richtig klassifiziert wird oder nicht.
- Modell trainieren - Übertragen Sie die Trainingsdaten mit ihrem Etikett auf das Modell. Passen Sie Funktionen an und legen Sie die Epochen fest, die Iterationen zum Trainieren des Modells darstellen.
- Bewerten Sie die Genauigkeit - jetzt ist unser Modell geschult, aber wie Sie die Richtigkeit der Vorhersagen überprüfen können. Dazu müssen wir überprüfen, wie sich das trainierte Modell auf dem Testgerät verhält. Modell verwenden. Bewerten Sie die Funktion und übergeben Sie das Testbild und beschriften Sie es mit der Funktion.
- Vorhersage - jetzt ist unser Modell bereit, ein Vorhersage-Nutzungsmodell zu erstellen. Predict-Funktion zur Vorhersage der Bildbezeichnungen.
Beispiel
Probieren Sie das Bildklassifizierungsbeispiel selbst aus, um ein besseres Verständnis der Bildklassifizierung zu erhalten. Tensorflow bietet viele Build-Datasets, z. B. MNIST-Daten, die einen anderen Bildtyp mit ihren Bezeichnungen enthalten. Versuchen Sie, die Klassen dieses Bildes unter Verwendung des Konzepts der Bildklassifizierung vorherzusagen.
Dies ist der Link für das Beispiel, das Tensorflow selbst mit dem Tensorflow Keras-Paket erstellt.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Befolgen Sie einfach dieselben Schritte, um die Bildklassifizierung zu archivieren.
Fazit
Tensorflow unterstützt zahlreiche Bibliotheken, um die Bildklassifizierung zu archivieren. Das von Tensorflow bereitgestellte Bildklassifizierungsmodell ist hauptsächlich für die Einzeletikettenklassifizierung nützlich. Ihr Modell wurde darauf trainiert, 1000 verschiedene Klassen zu erkennen. Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell verwenden möchten, bietet auch tensorflow diese Anpassungsoption.
Empfohlene Artikel
Dies ist eine Anleitung zur Tensorflow-Bildklassifizierung. Hier haben wir diskutiert, was Tensorflow-Bildklassifizierung ist? verschiedene Schritte der Bildklassifizierung und wie Tensorflow mithilfe neuronaler Netze archiviert wird. Sie können auch unsere anderen vorgeschlagenen Artikel durchgehen, um mehr zu erfahren -
- Was ist TensorFlow?
- Einführung in Tensorflow
- TensorFlow-Alternativen
- So installieren Sie TensorFlow
- Implementierung neuronaler Netze