畫像分類のための抱きしめの顔を利用する：包括的なガイド

AIと機(jī)械學(xué)習(xí)の礎(chǔ)石である畫像分類は、顔の認(rèn)識(shí)から醫(yī)療イメージングまで、多様な分野全體のアプリケーションを見(jiàn)つけます。 抱きしめる顔は、特に自然言語(yǔ)処理（NLP）やますますコンピュータービジョンに精通している人にとって、このタスクの強(qiáng)力なプラットフォームとして浮上しています。このガイドの詳細(xì)は、イメージ分類のためのハグ顔を使用して、初心者と経験豊富な開(kāi)業(yè)醫(yī)の両方に対応しています。

畫像の分類を理解し、顔の利點(diǎn)を抱き締める

畫像分類には、視覚コンテンツを分析し、學(xué)習(xí)パターンに基づいてカテゴリを予測(cè)するアルゴリズムを使用して、畫像を事前定義されたクラスに分類することが含まれます。 畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）は、パターン認(rèn)識(shí)能力のために標(biāo)準(zhǔn)的なアプローチです。 CNNSへのより深い潛水については、記事「畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）の紹介」を參照してください。 「機(jī)械學(xué)習(xí)の分類：はじめに」記事は、分類アルゴリズムのより広い理解を提供します。

hugging顔がいくつかの利點(diǎn)を提供します：

畫像分類に顔を抱き締めることの重要な利點(diǎn)

アクセシビリティ：

直感的なAPIと包括的なドキュメントは、すべてのスキルレベルに対応しています。

• 事前に訓(xùn)練されたモデル：事前に訓(xùn)練されたモデルの膨大なリポジトリにより、カスタムデータセットで効率的な微調(diào)整を可能にし、トレーニング時(shí)間と計(jì)算リソースを最小限に抑えます。 ユーザーは、獨(dú)自のモデルをトレーニングおよび展開(kāi)できます
コミュニティ＆サポート：
• 活気のあるコミュニティは、貴重なサポートとトラブルシューティング支援を提供します。 フェイスのハグは、さまざまな推論オプションを使用して、主要なクラウドプラットフォーム（AWS、Azure、Googleクラウドプラットフォーム）全體でモデルの展開(kāi)を簡(jiǎn)素化します。
• クラウドプラットフォーム全體のモデルデプロイメントオプション
データの準(zhǔn)備と前処理
このガイドでは、デモンストレーションのために抱きしめる顔の「豆」データセットを使用しています。 読み込み後、前処理前にデータを視覚化します。 付隨するGoogle Colabノートブックは、コードを提供します。 このコードは、Faceの公式ドキュメントを抱き締めることに觸発されています

ライブラリの要件：

PIPを使用して必要なライブラリをインストールします：

インストール後にカーネルを再起動(dòng)します。 必要なライブラリをインポート：
データの読み込みと編成：

データセットをロードします：

pip -q install datasets
pip -q install transformers=='4.29.0'
pip -q install tensorflow=='2.15' 
pip -q install evaluate
pip -q install --upgrade accelerate

データセットには10??34の畫像が含まれており、それぞれに「Image_file_path」、「Image」（PIL Object）、および「ラベル」（0：Angular_Leaf_spot、1：Bean_rust、2：Healthy）が含まれています。

ヘルパー関數(shù)はランダムイメージを視覚化します：

import torch
import torchvision
import numpy as np
import evaluate
from datasets import load_dataset
from huggingface_hub import notebook_login
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import DefaultDataCollator
from transformers import AutoImageProcessor
from torchvision.transforms import RandomResizedCrop, Compose, Normalize, ToTensor
from transformers import AutoModelForImageClassification, TrainingArguments, Trainer
import matplotlib.pyplot as plt

6つのランダムイメージを視覚化します：

beans_train = load_dataset("beans", split="train")

豆のデータセットからのサンプル畫像

データ前処理：

データセットを分割します（80％列車、20％の検証）：

labels_names = {0: "angular_leaf_spot", 1: "bean_rust", 2: "healthy"}

def display_random_images(dataset, num_images=4):
   # ... (function code as in original input) ...

作成ラベルマッピングの作成：

display_random_images(beans_train, num_images=6)

モデルの読み込みと微調(diào)整

事前に訓(xùn)練されたVITモデルをロードします：

beans_train = beans_train.train_test_split(test_size=0.2)

コードは、事前に訓(xùn)練されたモデルをロードし、変換（サイズ変更、正規(guī)化）を定義し、トレーニング用のデータセットを準(zhǔn)備します。 精度メトリックは、評(píng)価のために定義されています

顔を抱き締めるためにログイン：

（畫面上の指示に従ってください）

labels = beans_train["train"].features["labels"].names
label2id, id2label = dict(), dict()
for i, label in enumerate(labels):
   label2id[label] = str(i)
   id2label[str(i)] = label

トレーニングを設(shè)定して開(kāi)始する：

（元の入力に示されているトレーニング結(jié)果）

checkpoint = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint)
# ... (rest of the preprocessing code as in original input) ...

モデルの展開(kāi)と統(tǒng)合

訓(xùn)練されたモデルを抱きしめている顔のハブに押します：

モデルにアクセスして使用できます

notebook_login()

フェイスポータルの抱きしめ：

予測(cè)のために畫像を直接アップロードします。
1. トランスフォーマーライブラリ：
Pythonコード內(nèi)のモデルを使用します
2. REST API：予測(cè)に提供されたAPIエンドポイントを利用します。 APIを使用した例：
3. 結(jié)論とさらなるリソース

このガイドは、ハグする顔を使用した畫像分類の包括的なウォークスルーを提供します。 さらなる學(xué)習(xí)リソースには、次のものがあります

training_args = TrainingArguments(
    # ... (training arguments as in original input) ...
)

trainer = Trainer(
    # ... (trainer configuration as in original input) ...
)

trainer.train()

「トランスフォーマーの使用と顔を抱き締めるための紹介」

「Pythonによる畫像処理」スキルトラック

「畫像認(rèn)識(shí)とは何ですか？」記事
このガイドは、すべてのレベルのユーザーが、畫像分類プロジェクトのハグの顔を活用できるようにします。

以上が顔の畫像分類を抱き締める：例を備えた包括的なガイドの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。