Översikt av Tensorflow Image Classification
Bildklassificering är en process / uppgift som används för att extrahera informationsklasser från en bild eller med andra ord är det en process att klassificera en bild baserad på dess visuella innehåll. Tensorflow Image Classification kallas processen för datorsyn.
Vi kan till exempel hitta vilken typ av objekt som visas i bilden där det är en människa, ett djur eller något slags objekt.
Vad är Tensorflow Image Classification?
- Tensorflow tillhandahåller någon speciell typ av bildklassificering förutbildad och optimerad modell som innehåller många olika slags objekt, det är kraftfullt att det kan identifiera hundratals olika typer av objekt som inkluderar människor, aktiviteter, djur, växter och platser och många fler.
- Först kommer den att förutbildas med olika klasser av bilder.
- Då är dess huvudfunktion att förutsäga vad en bild representerar.
Ex: Om jag har en modell som tränas i de två olika typerna av klasser - hund eller katt
Efter det att ge en bild som en ingång kommer det att ge sannolikhetsförhållandet som utgång
Efter att ha tränat den modellen bör den förutsäga rätt output från den givna bilden.
Produktion:
| Djurstyp | Sannolikhet |
| Hund | 0, 04 |
| Katt | 0, 96 |
Från ovanstående utgång kan vi klassificera att det bara finns 4% chanser att bilden innehåller en hund och 96% chanser att den givna inmatningsbilden innehåller en katt.
En bild kan innehålla 1 eller flera olika typer av klasser som vår modell tränas på. Det kan också klassificera flera objekt.
Misförståelse om bildklassificering
- Många missförstår också begreppet bildklassificering och datorsyn
- Människor tror att bildklassificering kan berätta objektets position eller identifiera objekten i bilden. Bildklassificering kan bara ge sannolikheten för att bilden innehåller en eller flera klasser.
- Om du vill identifiera objektet eller vill veta objektets position i bilden bör du använda Objektdetektion.
Steg för bildklassificering
Nedan följer de olika stegen som måste följas för bildklassificering:
1. Definition av klasser
Definiera dina klasser tydligt beroende på bilddataens syfte och egenskaper, vilket innebär att klassificeringen av klassen bör tydligt definieras.
2. Val av funktioner
Funktioner för att hitta förhållanden mellan klasserna som kan upprättas med hjälp av en bilds färg, en bilds struktur, multispektrala och multitemporala egenskaper hos bilden.
3. Utbildningsdataprov
Kontrollera den lilla uppsättningen av träningsdata för att bestämma för att fatta lämpliga beslut. Det finns huvudsakligen två tekniker som är övervakade och oövervakad inlärning som väljs utifrån träningsdata.
4. Hitta beslutsregel
Ett lämpligt beslut fattas på grundval av jämförelse av klassificering med träningsdata.
5. Klassificering
Från ovanstående beslutsregler, klassificera alla pixlar i en enda klass. För klassificering använder den två metoder pixel efter pixelklassificering och klassificering per fält baserat på områdesegmentering.
6. Kontrollera äntligen resultaten
Kontrollera noggrannheten och tillförlitligheten och kontrollera resultatet av hur det klassificerade klasserna. Detta är de viktigaste sakerna du bör följa för alla typer av bildklassificering.
Steg för att arkivera Tensorflow Image Classification - med hjälp av Neural Network
- Tensorflow ger tf.keras ett API på hög nivå för att bygga och utbilda modeller i Tensorflow.
- Importera nödvändiga paket
- Hämta data från en extern källa eller få tillgång till datasättet Keras erbjuder ett brett utbud av datasätt.
- Se till att dina bilddata är korrekt märkta.
- Dela upp datasätt i Träna bilder med etiketter och testuppsättningen innehåller också bilder och etiketter.
- Utforska data genom att titta på datorns form, längd innan du utbildar modellen. Så du kan förstå hur det inte finns några exempel i datasatsen.
- Förbehandla data, ställ in bildstorleken på 0 till 255 pixlar enligt datasatsen. Visa 20 till 25 bilder med etiketten.
- Bygg en modell - skapa ett neuralt nätverk, konfigurera lagren i modellen, sammanställa modellen
- Ställ in nätverkslagren - det används för att extrahera representation från den givna informationen. Många enkla lager är kedjade för att skapa hela nätverket. För lager ger Tensorflow tf.keras.layers-paket för att skapa olika typer av lager.
- Kompilera modellen - medan du sammanställer modellen finns det 3 nödvändiga kompileringssteg
- Optimizer - optimizer som används för att uppdatera och beräkna ett lämpligt och optimalt värde för modellparametrar. Tensorflow Keras tillhandahåller olika typer av optimisatorer som Adam, SGD och Adagrad.
- Förlustfunktion - förlust används för att beräkna modellnoggrannhet under utbildningen av modellen. Om förlustfunktionen minimeras under träningen betyder det att modellen presterar bra.
- Metrics - används för att mäta och observera modellutbildning och testning. Kontrollera till exempel modellens noggrannhet i varje steg som bilden klassificerar korrekt eller inte.
- Tågmodell - Mata träningsdata med dess etikett till modellen. Anpassa funktioner och ställ in epoker som är iterationer för att träna modellen.
- Utvärdera noggrannhet - nu är vår modell utbildad men hur vi kan verifiera att förutsägelser är sanna. För det måste vi kontrollera hur den tränade modellen presterar på testuppsättningen. Använd modell. Utvärdera funktionen och skicka testbilden och markera den i funktionen.
- Förutsägelse - nu är vår modell redo att göra en modell för förutsägelse. Förutsäga funktion för att förutsäga bildetiketter.
Exempel
Försök själv med bildklassificeringen för att få en bättre förståelse för bildklassificering. Tensorflow tillhandahåller många inbyggda datasätt som MNIST-data, det innehåller en annan typ av bild med dess etiketter. Försök att förutsäga klasserna i den bilden med hjälp av begreppet bildklassificering.
Detta är länken till exemplet som ges av Tensorflow själv med hjälp av Tensorflow Keras-paketet.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Följ bara samma steg för att arkivera bildklassificering.
Slutsats
Tensorflow ger många biblioteksstöd för att arkivera bildklassificeringen. Bildklassificeringsmodellen som tensorflow tillhandahåller är huvudsakligen användbar för klassificering med en etikett. Deras modell tränade att känna igen 1000 olika typer av klasser. Om du vill använda en anpassad modell än också tensorflow ger det alternativet för anpassning.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till Tensorflow Image Classification. Här har vi diskuterat vad som är tensorflow-bildklassificering? olika steg i bildklassificering och hur arkivera tensorflow med neurala nätverk. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är TensorFlow?
- Introduktion till Tensorflow
- TensorFlow-alternativ
- Hur man installerar TensorFlow
- Implementering av nervnätverk