Présentation de la classification des images Tensorflow
La classification d'images est un processus / tâche qui est utilisé pour extraire des classes d'informations d'une image ou en d'autres termes, c'est un processus de classification d'une image en fonction de son contenu visuel. La classification d'images Tensorflow est appelée processus de vision par ordinateur.
Par exemple, nous pouvons trouver quel type d'objet apparaît dans l'image où il s'agit d'un humain, d'un animal ou de tout type d'objet.
Qu'est-ce que la classification d'images Tensorflow?
- Tensorflow fournit un type spécial de modèle pré-formé et optimisé de classification d'images qui contient de nombreux types d'objets différents, il est puissant qu'il puisse identifier des centaines de différents types d'objets qui incluent des personnes, des activités, des animaux, des plantes et des lieux et bien d'autres.
- Tout d'abord, il sera pré-formé avec différentes classes d'images.
- Ensuite, sa fonction principale est de prédire ce que représente une image.
Ex: Si j'ai un modèle qui est formé sur les deux types de classes différents - Chien ou chat
Après cela, fournir une image en entrée, il donnera le rapport de probabilité en sortie
Après avoir entraîné ce modèle, il devrait prédire la bonne sortie de l'image donnée.
Production:
| Type d'animal | Probabilité |
| Chien | 0, 04 |
| Chat | 0, 96 |
D'après la sortie ci-dessus, nous pouvons classer qu'il n'y a que 4% de chances que l'image contienne un chien et 96% de chances que l'image d'entrée donnée contienne un chat.
Une image peut contenir 1 ou plusieurs types de classes différents sur lesquels notre modèle est formé. Il peut également classer plusieurs objets.
Malentendu sur la classification des images
- En outre, de nombreuses personnes comprennent mal le concept de classification d'images et de vision par ordinateur
- Les gens pensent que la classification d'images peut vous indiquer la position de l'objet ou identifier les objets dans l'image. La classification d'image ne peut donner que la probabilité que l'image contienne une ou plusieurs classes.
- Si vous souhaitez identifier l'objet ou connaître la position de l'objet dans l'image, vous devez utiliser la détection d'objets.
Étapes de classification des images
Voici les différentes étapes à suivre pour la classification des images:
1. Définition des classes
Définissez clairement vos classes en fonction de l'objectif et des caractéristiques des données d'image, ce qui signifie que la classification des classes doit être clairement définie.
2. Sélection des fonctionnalités
Caractéristiques pour trouver des relations entre les classes qui peuvent être établies en utilisant la couleur d'une image, la texture d'une image, les caractéristiques multispectrales et multitemporelles de l'image.
3. Exemple de données de formation
Vérifiez le petit ensemble de données de formation pour déterminer de prendre les décisions appropriées. Il existe principalement deux techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé qui sont sélectionnées sur la base des données de formation.
4. Règle de recherche de décision
Une décision appropriée est prise sur la base de la comparaison de la classification avec les données de formation.
5. Classification
À partir des règles de décision ci-dessus, classifiez tous les pixels en une seule classe. Pour la classification, il utilise deux méthodes de classification pixel par pixel et une classification par champ basée sur la segmentation de la zone.
6. Enfin, vérifiez les résultats
Vérifiez l'exactitude et la fiabilité et vérifiez le résultat de la façon dont il a classé les classes. Ce sont les principales choses que vous devez suivre pour tout type de classification d'image.
Étapes pour archiver la classification d'images Tensorflow - à l'aide de Neural Network
- Tensorflow fournit à tf.keras une API de haut niveau pour créer et former des modèles dans Tensorflow.
- Importez les packages nécessaires
- Obtenez les données d'une source externe ou accédez à l'ensemble de données Keras fournit une large gamme d'ensembles de données.
- Assurez-vous que votre jeu de données d'images est correctement étiqueté.
- Divisez l'ensemble de données en images Train avec des étiquettes et l'ensemble de test contient également les images et les étiquettes.
- Explorez les données en examinant la forme et la longueur des données avant d'entraîner le modèle. Vous pouvez donc comprendre à quel point il n'y a pas d'exemples dans l'ensemble de données.
- Prétraitez les données, définissez la taille de l'image entre 0 et 255 pixels en fonction de l'ensemble de données. Affichez les 20 à 25 images avec son étiquette.
- Construire un modèle - créer un réseau de neurones, configurer les couches du modèle, compiler le modèle
- Configurer les couches réseau - il a utilisé pour extraire la représentation des données données. De nombreuses couches simples sont enchaînées pour créer l'ensemble du réseau. Pour les couches, Tensorflow fournit le package tf.keras.layers pour créer différents types de couches.
- Compiler le modèle - pendant la compilation du modèle, il y a 3 étapes de compilation nécessaires
- Optimiseur - optimiseur utilisé pour la mise à jour et calculer une valeur appropriée et optimale pour les paramètres du modèle. Tensorflow Keras fournit différents types d'optimiseurs comme Adam, SGD et Adagrad.
- Fonction de perte - la perte est utilisée pour calculer la précision du modèle pendant la formation du modèle. Si la fonction de perte est minimisée pendant l'entraînement, cela signifie que le modèle fonctionne bien.
- Métriques - utilisées pour mesurer et observer la formation et les tests des modèles. Par exemple, vérifier la précision du modèle à chaque étape que l'image classe correctement ou non.
- Modèle de train - Alimentez les données d'entraînement avec leur étiquette sur le modèle. Ajustez les fonctions et définissez les époques qui sont des itérations pour former le modèle.
- Évaluez la précision - maintenant notre modèle est formé mais comment vérifier que ces prédictions sont vraies. Pour cela, nous devons vérifier les performances du modèle formé sur l'ensemble de test. Utilisez le modèle. Évaluez la fonction et passez l'image de test et étiquetez-la dans la fonction.
- Prédiction - maintenant notre modèle est prêt à faire un modèle d'utilisation de prédiction. Fonction Predict pour prédire les étiquettes d'image.
Exemple
Essayez vous-même l'exemple de classification d'images pour mieux comprendre la classification d'images. Tensorflow fournit de nombreux jeux de données de construction tels que les données MNIST, il contient un type différent d'image avec ses étiquettes. Essayez de prédire les classes de cette image en utilisant le concept de classification d'image.
Il s'agit du lien vers l'exemple donné par Tensorflow lui-même à l'aide du package Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Suivez simplement les mêmes étapes pour archiver la classification des images.
Conclusion
Tensorflow fournit de nombreux supports de bibliothèque pour archiver la classification des images. Le modèle de classification d'image fourni par tensorflow est principalement utile pour la classification à étiquette unique. Leur modèle s'est entraîné à reconnaître 1000 types de classes différents. Si vous souhaitez utiliser un modèle personnalisé, tensorflow fournit également cette option de personnalisation.
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Ceci est un guide de classification d'images Tensorflow. Ici, nous avons discuté de la classification d'images tensorflow. différentes étapes de la classification des images et comment archiver le tensorflow à l'aide de réseaux de neurones. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus -
- Qu'est-ce que TensorFlow?
- Introduction à Tensorflow
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- Comment installer TensorFlow
- Implémentation de réseaux de neurones