120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ подготовки данных для обучения нейронной сети включает:

      – Загрузку и предобработку изображений (масштабирование, нормализация и т.д.).

      – Подготовку разметки данных (аннотации, которые указывают на наличие объектов и их классы на изображениях).

      2. Построение модели с использованием CNN

      Пример архитектуры модели с использованием сверточных слоев:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

      # Пример создания модели для распознавания объектов на изображениях

      # Параметры модели

      input_shape = (224, 224, 3) # размер входного изображения (ширина, высота, каналы RGB)

      num_classes = 10 # количество классов объектов для классификации

      # Создание модели

      model = Sequential()

      # Сверточные слои

      model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))

      model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

      model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

      model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

      model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))

      model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

      # Преобразование в одномерный вектор

      model.add(Flatten())

      # Полносвязные слои

      model.add(Dense(128, activation='relu'))

      model.add(Dropout(0.5))

      model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

      # Компиляция модели

      model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

      # Вывод архитектуры модели

      model.summary()

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Сверточные слои (Convolutional layers): В приведенном примере используются несколько сверточных слоев (`Conv2D`) с функцией активации `relu`, которые извлекают признаки из изображений. Каждый слой `Conv2D` сопровождается слоем `MaxPooling2D`, который уменьшает размерность данных, сохраняя важные признаки.

      2. Преобразование в одномерный вектор (Flatten): После извлечения признаков из последнего сверточного слоя, данные преобразуются в одномерный вектор для подачи на полносвязные слои.

      3. Полносвязные слои (Dense layers): После преобразования вектора признаков модель проходит через несколько полносвязных слоев (`Dense`), которые выполняют классификацию объектов. В последнем слое используется функция активации `softmax`, которая выдает вероятности принадлежности объекта к каждому из классов.

      4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `categorical_crossentropy`, которая подходит для многоклассовой классификации.

      Преимущества использования CNN для распознавания объектов на изображениях

      – Изучение пространственных иерархий признаков: CNN способны автоматически извлекать важные пространственные признаки из изображений, такие как грани, текстуры и формы, что делает их идеальными для задач распознавания объектов.

      – Способность к масштабированию: Модели на основе CNN могут быть масштабированы для работы с различными размерами изображений и разнообразными задачами классификации.

СКАЧАТЬ