Descripción general de la clasificación de imágenes de Tensorflow
La clasificación de imágenes es un proceso / tarea que se utiliza para extraer clases de información de una imagen o, en otras palabras, es un proceso de clasificación de una imagen en función de su contenido visual. La Clasificación de imágenes de Tensorflow se conoce como el proceso de visión por computadora.
Por ejemplo, podemos encontrar qué tipo de objeto aparece en la imagen donde es humano, animal o cualquier tipo de objeto.
¿Qué es la clasificación de imágenes de Tensorflow?
- Tensorflow proporciona algún tipo especial de clasificación de imágenes modelo pre-entrenado y optimizado que contiene muchos tipos diferentes de objetos, es poderoso que puede identificar cientos de diferentes tipos de objetos que incluyen personas, actividades, animales, plantas y lugares y muchos más.
- Primero, será pre-entrenado con diferentes clases de imágenes.
- Entonces su función principal es predecir qué representa una imagen.
Ej: si tengo un modelo que está entrenado en los dos tipos diferentes de clases: perro o gato
Después de eso, proporcione una imagen como entrada, dará la razón de probabilidad como salida
Después de entrenar ese modelo, debe predecir la salida correcta de la imagen dada.
Salida:
| Tipo de animal | Probabilidad |
| Perro | 0, 04 |
| Gato | 0, 96 |
Del resultado anterior, podemos clasificar que solo hay un 4% de posibilidades de que la imagen contenga un perro y un 96% de posibilidades de que la imagen de entrada dada contenga un gato.
Una imagen puede contener 1 o más clases diferentes de clases en las que se entrena nuestro modelo. También puede clasificar múltiples objetos.
Malentendido sobre la clasificación de imágenes
- Además, muchas personas no entienden el concepto de clasificación de imágenes y visión por computadora
- La gente piensa que la Clasificación de imágenes puede decirle la posición del objeto o identificar los objetos en la imagen. La clasificación de imágenes solo puede dar la probabilidad de que la imagen contenga una o más clases.
- Si desea identificar el objeto o desea conocer la posición del objeto en la imagen, debe utilizar la Detección de objetos.
Pasos de clasificación de imágenes
A continuación se detallan los diferentes pasos que se deben seguir para clasificar las imágenes:
1. Definición de clases
Defina claramente sus clases según el objetivo y las características de los datos de la imagen, lo que significa que la clasificación de la clase debe estar claramente definida.
2. Selección de características
Características para encontrar relaciones entre las clases que se pueden establecer utilizando el color de una imagen, la textura de una imagen, características multi-espectrales y multi-temporales de la imagen.
3. Muestra de datos de entrenamiento
Verifique el pequeño conjunto de datos de capacitación para determinar la toma de decisiones apropiadas. Existen principalmente dos técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado que se seleccionan en función de los datos de capacitación.
4. Encontrar la regla de decisión
Se toma una decisión apropiada sobre la base de comparar la clasificación con los datos de entrenamiento.
5. Clasificación
De las reglas de decisión anteriores, clasifique todos los píxeles en una sola clase. Para la clasificación, utiliza dos métodos de clasificación píxel por píxel y clasificación por campo en función de la segmentación de área.
6. Finalmente, verifique los Resultados
Verifique la precisión y confiabilidad y verifique el resultado de cómo clasificó las clases. Estas son las cosas principales que debe seguir para cualquier tipo de clasificación de imágenes.
Pasos para archivar la clasificación de imágenes de Tensorflow - usando la red neuronal
- Tensorflow proporciona a tf.keras una API de alto nivel para construir y entrenar modelos en Tensorflow.
- Importa los paquetes necesarios
- Obtenga los datos de una fuente externa o acceda al conjunto de datos Keras proporciona una amplia gama de conjuntos de datos.
- Asegúrese de que su conjunto de datos de imágenes esté correctamente etiquetado.
- Dividir el conjunto de datos en imágenes de Train con etiquetas y el conjunto de prueba también contienen las imágenes y etiquetas.
- Explore los datos observando la forma y la longitud de los datos antes de entrenar el modelo. Para que pueda entender cómo no hay ejemplos en el conjunto de datos.
- Preprocese los datos, establezca el tamaño de la imagen en 0 a 255 píxeles de acuerdo con el conjunto de datos. Muestre las 20 a 25 imágenes con su etiqueta.
- Construir un modelo : crear una red neuronal, configurar las capas del modelo, compilar el modelo
- Configure las capas de red : se usa para extraer la representación de los datos dados. Muchas capas simples están encadenadas para crear toda la red. Para las capas, Tensorflow proporciona el paquete tf.keras.layers para crear diferentes tipos de capas.
- Compile el modelo : mientras compila el modelo, hay 3 pasos de compilación necesarios
- Optimizador : optimizador utilizado para actualizar y calcular un valor apropiado y óptimo para los parámetros del modelo. Tensorflow Keras proporciona diferentes tipos de optimizadores como Adam, SGD y Adagrad.
- Función de pérdida: la pérdida se utiliza para calcular la precisión del modelo durante el entrenamiento del modelo. Si la función de pérdida se minimiza durante el entrenamiento, significa que el modelo está funcionando bien.
- Métricas : se utilizan para medir y observar modelos de capacitación y pruebas. Por ejemplo, al verificar la precisión del modelo en cada paso, la imagen se clasifica correctamente o no.
- Modelo de tren : alimente los datos de entrenamiento con su etiqueta al modelo. Ajuste las funciones y configure las épocas que son iteraciones para entrenar el modelo.
- Evalúe la precisión : ahora nuestro modelo está entrenado, pero cómo verificar que las predicciones sean verdaderas. Para eso, tenemos que verificar cómo se está desempeñando el modelo entrenado en el conjunto de prueba. Usar modelo. Evalúe la función y pase la imagen de prueba y etiquétela en la función.
- Predicción : ahora nuestro modelo está listo para hacer un modelo de predicción. Función de predicción para predecir las etiquetas de imagen.
Ejemplo
Pruebe el ejemplo de clasificación de imágenes usted mismo para comprender mejor la clasificación de imágenes. Tensorflow proporciona muchos conjuntos de datos de compilación, como datos MNIST, contiene un tipo diferente de imagen con sus etiquetas. Intenta predecir las clases de esa imagen usando el concepto de clasificación de imágenes.
Este es el enlace para el ejemplo proporcionado por Tensorflow usando el paquete Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Simplemente siga los mismos pasos para archivar la clasificación de imágenes.
Conclusión
Tensorflow proporciona muchas bibliotecas para archivar la clasificación de imágenes. El modelo de clasificación de imágenes que proporciona tensorflow es principalmente útil para la clasificación de etiqueta única. Su modelo entrenado para reconocer 1000 diferentes tipos de clases. Si desea utilizar un modelo personalizado, también tensorflow proporciona esa opción de personalización.
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Esta es una guía para la clasificación de imágenes de Tensorflow. Aquí hemos discutido qué es la clasificación de imágenes de tensorflow. diferentes pasos de clasificación de imágenes y cómo archivar el flujo de tensor utilizando redes neuronales. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
- ¿Qué es TensorFlow?
- Introducción a Tensorflow
- Alternativas de TensorFlow
- Cómo instalar TensorFlow
- Implementación de redes neuronales