텐서플로우 이미지 분류 예제

이 문서에서는 TensorFlow 2.0이 유용성, 명확성 및 유연성에 중점을 두어 기계 학습 실험을 위한 TensorFlow를 시작하는 것이 훨씬 덜 어렵게 만드는 방법을 살펴보았습니다. 간절한 실행과 향상된 고급 API는 TensorFlow의 일반적인 복잡성을 대부분 없애주므로 전형적인 이미지 분류 실험을 훨씬 쉽게 구현하고 실행할 수 있습니다. 학습된 모델 및 데이터: git 리포지토리에서는 각 클래스에 500개의 이미지만 추가했습니다. 그러나 괜찮은 분류자조차도 훈련하려면 500 개 이상의 개 / 고양이 이미지가 필요합니다. 그래서, 나는 각 클래스의 2400 이미지에이 모델을 훈련했다. 여기에서 이러한 이미지를 다운로드할 수 있습니다. 이 미니 고양이 개 데이터 세트는 Kaggle 개 – 고양이 데이터 세트의 하위 집합이며, 우리가 소유하지 않습니다. 여기에서 사용할 수 있는 내 학습된 모델을 사용하여 예측을 생성할 수도 있습니다. 분류자를 학습한 후 테스트할 수 있습니다. 새 이미지를 다운로드하거나 교육 이미지에서 이미지를 선택합니다. label_image 스크립트를 호출합니다.

다음 명령을 사용하여 이미지를 분류합니다: 마지막으로 교육 이미지의 디렉토리를 추가하면 TensorFlow를 사용하여 이미지를 분류하는 신경망 모델을 빌드할 수 있습니다. 가장 일반적으로, 이들은 컨볼루션 신경망 (CNN)이 될 것입니다. TensorFlow는 다양한 유형의 CNN 아키텍처를 정의, 사용자 지정 및 조정할 수 있는 강력한 프레임워크입니다. MissingLink의 딥 러닝 플랫폼은 TensorFlow 프로젝트를 추적하고 관리하기 위한 추가 계층을 제공합니다. 이미지 파일 경로와 해당 레이블을 팬더를 사용하여 목록에 로드한 다음 sklearn.model_selection을 사용하여 90-10으로 구성된 학습 유효성 검사 분할을 만들어 보겠습니다. 최상위 레이어를 교체했기 때문에 label_image를 사용하는 경우 플래그 –output_layer=final_result를 사용하여 스크립트에 새 이름을 만들어야 합니다. 여기에서는 10가지 범주에서 70,000개의 그레이스케일 이미지를 포함하는 Fashion MNIST 데이터 집합을 사용할 예정입니다. 우리는 훈련을 위해 60000을 사용하고 나머지 10000은 테스트 목적으로 사용할 것입니다.

텐서플로우에서 직접 패션 MNIST에 액세스하고 데이터를 가져오고 로드할 수 있습니다. 이 자습서에 대 한 내 Github URL → https://github.com/RaghavPrabhu/Deep-Learning/tree/master/dogs_breed_classification 데이터의 원래 배치는 10000×3072 텐서 10000 샘플 데이터의 수는 numpy 배열에 표현. 이미지의 색상과 크기는 32×32입니다. 급유는 (너비 x 높이 x num_channel) 또는 (num_channel x 너비 x 높이)의 형식으로 수행 할 수 있습니다. 레이블을 정의해 보겠습니다. 2. 컴퓨터 비전의 매우 표준 관행은 데이터를 보강하는 것입니다, 즉, 당신은 약간 회전 할 수 있습니다, 자르기, 줌 인, 새로운 교육 예제를 생성하기 위해 원래의 이미지를 플립. 이는 일반적으로 정확도 향상으로 이어집니다. 연습을 위해 다시 보강하고 훈련하고, 동일한 수준의 정확도를 얻는 데 필요한 최소 이미지 수 또는 이로 인해 얼마나 많은 정확도 이득이 달성되는지 보고할 수 있습니다. 입력 = 이전 레이어의 출력(활성화)입니다. 이것은 4-D 텐서여야합니다. 일반적으로 첫 번째 컨볼루션 레이어에서 크기 너비 *height *num_channels의 n 이미지를 전달한 다음 크기 [n 너비 높이 num_channels]를 가지므로 매개 변수의 초기 값으로 시작하여 1 교육 이미지(실제로 는 여러 개의 교육 이미지)를 제공한다고 가정해 보겠습니다.

이미지는 함께 공급됩니다) 강아지의 우리는 개가되는 0.1로 네트워크의 출력을 계산하고 고양이인 그것의 0.9.

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