PYTHON КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Python - мощный язык программирования, который широко используется в области обработки изображений, в том числе и классификации изображений. Классификация изображений является процессом определения типа, категории или класса изображения в соответствии с ранее обученной моделью машинного обучения. Это может использоваться для различных задач, таких как распознавание лиц, диагностирование заболеваний и многое другое.

Для классификации изображений в Python существует множество библиотек, таких как TensorFlow, Keras, PyTorch и другие. Эти библиотеки предоставляют инструменты для обучения моделей глубокого обучения, которые могут классифицировать изображения с высокой точностью.

Например, рассмотрим пример классификации изображений на основе библиотеки TensorFlow:

import tensorflow as tf
  from tensorflow import keras
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
  class_names = ['футболка / топ', 'брюки', 'свитер', 'платье', 'куртка', 'сандали', 'рубашка', 'кроссовок', 'сумка', 'ботинок']
  train_images = train_images / 255.0
  test_images = test_images / 255.0
  model = keras.Sequential([\n    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
  ])
  model.compile(optimizer='adam',    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),    metrics=['accuracy']  )
  model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
  test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
  print('\nТочность на проверочных данных:', test_acc)

В этом примере мы импортируем необходимые библиотеки и загружаем Fashion MNIST, набор данных, который состоит из 70 000 черно-белых изображений одежды в 10 категориях. Затем мы определяем модель нейронной сети с двумя слоями: слой Flatten и двухслойный плотный слой. Мы компилируем модель, используя функцию потерь SparseCategoricalCrossentropy и оптимизатор Adam. Затем мы обучаем модель на тренировочных данных в течение 10 эпох.

Наконец, мы оцениваем модель на тестовых данных и выводим точность на проверочных данных. В результате получаем точность на проверочных данных в 0.88.

09.11.19 Семинар: Классификация изображений на PyTorch

Создаём классификатор изображений (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 4)

Классификатор изображений с помощью Pytorch с нуля -- Hotdog or not hotdog

Распознавание объектов на Python - Поиск объектов на изображении - TensorFlow, PixelLib

Tensorflow Tutorial for Python in 10 Minutes

#13. Создаем ResNet подобную архитектуру для классификации изображений CIFAR-10 - Tensorflow 2 уроки

Как подготовить свой набор изображений в Keras - Глубокие нейронные сети на Python

Строим Нейронную Сеть для Распознавания Изображений за 20 минут

Новые материалы:

• Django создание фильтров
• Пробел в python знак
• Интересные команды python
• Cv2 imshow python описание
• Append python аналог
• Np arange python описание
• Как убрать нули в конце числа python
• Python условие в print
• Конструктор никогда не возвращает явный тип данных в python
• Голосовой помощник на python
• Django нет стилей в админке