memanfaatkan wajah pelukan untuk klasifikasi imej: panduan komprehensif

Klasifikasi imej, asas AI dan pembelajaran mesin, mencari aplikasi di pelbagai bidang, dari pengiktirafan wajah kepada pengimejan perubatan. Pakaian muka muncul sebagai platform yang kuat untuk tugas ini, terutamanya bagi mereka yang biasa dengan pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) dan semakin, penglihatan komputer. Butiran panduan ini menggunakan muka pelukan untuk klasifikasi imej, memenuhi kedua -dua pemula dan pengamal yang berpengalaman.

memahami klasifikasi imej dan memeluk kelebihan wajah

Klasifikasi imej melibatkan mengkategorikan imej ke dalam kelas yang telah ditetapkan menggunakan algoritma yang menganalisis kandungan visual dan meramalkan kategori berdasarkan corak yang dipelajari. Rangkaian Neural Convolutional (CNNs) adalah pendekatan standard kerana keupayaan pengiktirafan corak mereka. Untuk menyelam yang lebih mendalam ke dalam CNN, rujuk artikel kami "Pengenalan kepada Rangkaian Neural Convolutional (CNNS)." Artikel "Klasifikasi dalam Pembelajaran Mesin: Pengenalan" kami memberikan pemahaman yang lebih luas tentang algoritma klasifikasi.

muka pelukan menawarkan beberapa kelebihan:

faedah utama menggunakan muka pelukan untuk klasifikasi imej

• kebolehcapaian: API intuitif dan dokumentasi komprehensif memenuhi semua tahap kemahiran.
• Model pra-terlatih: Repositori yang luas model pra-terlatih membolehkan penalaan yang cekap pada dataset tersuai, meminimumkan masa latihan dan sumber pengiraan. Pengguna boleh melatih dan menggunakan model mereka sendiri.
• Komuniti & Sokongan: Komuniti yang bersemangat menyediakan sokongan yang tidak ternilai dan bantuan penyelesaian masalah.

Penyediaan Data dan Preprocessing

Panduan ini menggunakan dataset "kacang" yang memeluk untuk demonstrasi. Selepas memuatkan, kami akan memvisualisasikan data sebelum pra -proses. Notebook Google Colab yang disertakan menyediakan kod. Kod ini diilhamkan dengan memeluk dokumentasi rasmi Face.

Pasang perpustakaan yang diperlukan menggunakan PIP:

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

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

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

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

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

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) ...

display_random_images(beans_train, num_images=6)

beans_train = beans_train.train_test_split(test_size=0.2)

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

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

notebook_login()

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

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

trainer.train()

Atas ialah kandungan terperinci Memeluk Klasifikasi Imej Wajah: Panduan Komprehensif Dengan Contoh. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!