이미지 분류 예제

안녕하세요 애드리안, 좋은 튜토리얼 주셔서 감사합니다. 나는 코드를 복사하고 항상 나에게 정답을 줄 것이다 당신의 santa_not_santa.model로 실행할 때 문제가 실행해요,하지만 난 다시 사용하여 훈련하는 경우 : 파이썬 train_network.py -dataset 이미지 – 모델 santa_not_santa.model (난 그냥 반복하고 싶어 나는 정확히 코드를 사용하고 있어요) 나는 항상 다음 맨해튼 이미지를 테스트 할 때 55-96 %의 확실성에서 산타를 얻을 : 파이썬 test_network.py -모델 santa_not_santa.model -이미지 예제manhattan.png 그래서, 우리가 우리 자신의 이미지를 구축 할 수있는 방법의 예를 살펴 보자 분류자. 이미지 분류자는 이미지를 분류하는 한 가지 작업을 수행합니다. 클래스 집합이 주어지면 이미지 분류자는 몇 가지 확률로 레이블을 할당합니다. 모든 이미지 분류 작업에 대해 “모두 catch” 클래스가 필요하지 않습니다. 문제가 발생하면 “catch all” 클래스를 사용하지 않으면 데이터 포인트를 거짓 긍정으로 쉽게 잘못 분류할 수 있다는 것입니다. 이 경우, 그래, 난 그냥 “산타”에 네트워크를 훈련 할 수 있지만 그 정확성은 좋지 않을 것이다. 이 작업을 수행하는지 여부는 프로젝트 및 데이터 집합에 따라 다릅니다. 이 튜토리얼은 딥 러닝, Keras 및 Python을 사용하여 이미지 분류에 대한 소개이므로 각 계층의 내부 작동에 대해 논의하지 않습니다. 딥 러닝에 대해 심층 적 탐구에 관심이 있다면 파이썬을 사용하여 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝이라는 책을 살펴보고 딥 러닝에 대해 자세히 설명하십시오 (그리고 많은 코드 + 실용적인 실습 구현). 이제 주제에 대한 핸들을 가지고 있으므로 이미지 분류 모델이 빌드되는 방법, 필수 구성 조건은 무엇이며 파이썬에서 구현 할 수있는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 케라스에서이 keras.preprocessing.image.image.Image.ImageGenerator 클래스를 통해 수행할 수 있습니다. 이 클래스를 사용하면 훌륭한 블로그를 사용할 수 있습니다.

우리는 정상 및 비정상적인 MRI 뇌 스캔 이미지 분류를 분류하기 위해 동일한 절차를 적용 할 수 있습니다.? 그리고 내가해야 할 변화는 무엇입니까.? 저를 회신해 주십시오. 사전에 감사합니다.. 이제 히트맵이 겹쳐졌습니다. 즉, 히트맵의 영역이 발생하는 위치와 분류가 중심이 되는 위치를 볼 수 있습니다.

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