Visão geral da classificação de imagens do Tensorflow
A classificação de imagens é um processo / tarefa usado para extrair classes de informações de uma imagem ou, em outras palavras, é um processo de classificação de uma imagem com base em seu conteúdo visual. A Classificação de Imagem do Tensorflow é conhecida como o processo de visão computacional.
Por exemplo, podemos encontrar que tipo de objeto aparece na imagem em que é humano, animal ou qualquer tipo de objeto.
O que é a classificação de imagens do Tensorflow?
- O Tensorflow fornece algum tipo especial de modelo pré-treinado e otimizado para classificação de imagens que contém muitos tipos diferentes de objetos; é poderoso que pode identificar centenas de tipos diferentes de objetos que incluem pessoas, atividades, animais, plantas e lugares e muito mais.
- Primeiro, ele será pré-treinado com diferentes classes de imagens.
- Então, sua principal função é prever o que uma imagem está representando.
Ex: Se eu tiver um modelo treinado nos dois tipos diferentes de classes - Cão ou Gato
Depois disso, forneça uma imagem como entrada, fornecerá a taxa de probabilidade como saída
Depois de treinar esse modelo, ele deve prever a saída correta da imagem fornecida.
Resultado:
| Tipo animal | Probabilidade |
| Cachorro | 0, 04 |
| Gato | 0, 96 |
A partir da saída acima, podemos classificar que há apenas 4% de chances de a imagem conter um cachorro e 96% de chances de que a imagem de entrada fornecida contenha um gato.
Uma imagem pode conter 1 ou mais tipos diferentes de classes nas quais nosso modelo é treinado. Também pode classificar vários objetos.
Incompreensão sobre a classificação de imagens
- Além disso, muitas pessoas não entendem o conceito de classificação de imagem e visão computacional
- As pessoas pensam que a Classificação da imagem pode informar a posição do objeto ou identificar os objetos na imagem. A classificação da imagem pode fornecer apenas a probabilidade de a imagem conter uma ou mais classes.
- Se você deseja identificar o objeto ou deseja saber a posição do objeto na imagem, use a Detecção de Objeto.
Etapas de classificação de imagem
Abaixo estão as diferentes etapas a serem seguidas para a classificação da imagem:
1. Definição de classes
Defina claramente suas classes, dependendo do objetivo e das características dos dados da imagem, o que significa que a classificação da classe deve ser claramente definida.
2. Seleção de Recursos
Recursos para encontrar relações entre as classes que podem ser estabelecidas usando a cor de uma imagem, a textura de uma imagem, características multiespectrais e multitemporais da imagem.
3. Amostra de dados de treinamento
Verifique o pequeno conjunto de dados de treinamento para determinar a tomada de decisões apropriadas. Existem principalmente duas técnicas supervisionadas e não supervisionadas que são selecionadas com base nos dados de treinamento.
4. Encontre a regra de decisão
Uma decisão apropriada é tomada com base na comparação da classificação com os dados de treinamento.
5. Classificação
Das regras de decisão acima, classifique todos os pixels em uma única classe. Para a classificação, ele usa dois métodos, pixel por pixel e classificação por campo, com base na segmentação da área.
6. Por fim, verifique os resultados
Verifique a precisão e a confiabilidade e verifique o resultado que classificou as classes. Essas são as principais coisas que você deve seguir para qualquer tipo de classificação de imagem.
Etapas para arquivar a classificação de imagem do Tensorflow - usando a Rede Neural
- O Tensorflow fornece ao tf.ker uma API de alto nível para criar e treinar modelos no Tensorflow.
- Importe os pacotes necessários
- Obter os dados de uma fonte externa ou Acessar o conjunto de dados O Keras fornece uma ampla variedade de conjuntos de dados.
- Certifique-se de que o conjunto de dados das imagens esteja rotulado corretamente.
- Divida o conjunto de dados em imagens de trem com rótulos e conjunto de teste também contêm as imagens e rótulos.
- Explore os dados observando a forma e o comprimento dos dados antes de treinar o modelo. Assim, você pode entender como não há exemplos no conjunto de dados.
- Pré-processe os dados, defina o tamanho da imagem como 0 a 255 pixels, de acordo com o conjunto de dados. Exiba as 20 a 25 imagens com sua etiqueta.
- Construa um modelo - criando uma rede neural, configurando as camadas do modelo, compilando o modelo
- Configure as camadas de rede - usadas para extrair representação dos dados fornecidos. Muitas camadas simples estão ligadas à criação de toda a rede. Para camadas, o Tensorflow fornece o pacote tf.keras.layers para criar diferentes tipos de camadas.
- Compilar o modelo - ao compilar o modelo, existem 3 etapas de compilação necessárias
- Otimizador - otimizador usado para atualizar e calcular um valor adequado e ideal para os parâmetros do modelo. O Tensorflow Keras fornece diferentes tipos de otimizadores, como Adam, SGD e Adagrad.
- Função de perda - a perda é usada para calcular a precisão do modelo durante o treinamento do modelo. Se a função de perda estiver minimizando durante o treinamento, significa que o modelo está executando bem.
- Métricas - usadas para medir e observar modelos de treinamento e teste. Por exemplo, verificando a precisão do modelo em cada etapa em que a imagem está sendo classificada corretamente ou não.
- Modelo de trem - Alimente os dados de treinamento com seu rótulo no modelo. Ajuste as funções e defina as épocas que são iterações para treinar o modelo.
- Avalie a precisão - agora nosso modelo é treinado, mas como verificar se as previsões são verdadeiras. Para isso, temos que verificar o desempenho do modelo treinado no conjunto de testes. Use modelo. Avalie a função e passe na imagem de teste e identifique-a na função.
- Previsão - agora nosso modelo está pronto para fazer um modelo de uso de previsão. Função de previsão para prever os rótulos da imagem.
Exemplo
Tente você mesmo o exemplo de classificação de imagens para entender melhor a classificação das imagens. O Tensorflow fornece muitos conjuntos de dados de construção, como dados MNIST, e contém um tipo diferente de imagem com seus rótulos. Tente prever as classes dessa imagem usando o conceito de classificação de imagens.
Este é o link para o exemplo que é fornecido pelo próprio Tensorflow usando o pacote Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Basta seguir os mesmos passos para arquivar a classificação da imagem.
Conclusão
O Tensorflow fornece suporte a muitas bibliotecas para arquivar a classificação de imagens. O modelo de classificação de imagem fornecido pelo tensorflow é principalmente útil para a classificação de rótulo único. O modelo deles foi treinado para reconhecer 1000 tipos diferentes de classes. Se você deseja usar um modelo de customização, o tensorflow também fornece essa opção de customização.
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