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我用Python实现了12500张猫狗图像的精准分类.docx
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2023-02-22
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我用 Python 实现了 12500 张猫狗图像的精准分类
在这篇文章中,我们将展示如何建立一个深度神经网
络,能做到以 90% 的精度来对图像进行分类,而在深度神
经网络,特别是卷积神经网络兴起之前,这还是一个非常困
难的问题。深度学习是目前人工智能领域里最让人兴奋的话
题之一了,它基于生物学领域的概念发展而来,现如今是一
系列算法的集合。
事实已经证明深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音
识别等很多的领域里都可以起到非常好的效果。
在过去的 6 年里,深度学习已经应用到非常广泛的领域,
很多最近的技术突破,都和深度学习相关。
这里仅举几个例子:特斯拉的自动驾驶汽车、Facebook 的照
片标注系统、像 Siri 或 Cortana 这样的虚拟助手、聊天机
器人、能进行物体识别的相机,这些技术突破都要归功于深
度学习。
在这么多的领域里,深度学习在语言理解、图像分析这种认
知任务上的表现已经达到了我们人类的水平。
如何构建一个在图像分类任务上能达到 90% 精度的深度神
经网络?
这个问题看似非常简单,但在深度神经网络特别是卷积神经
网络(CNN)兴起之前,这是一个被计算机科学家们研究了
很多年的棘手问题。
本文分为以下三个部分进行讲解:展示数据集和用例,并且
解释这个图像分类任务的复杂度。搭建一个深度学习专用环
境,这个环境搭建在 AWS 的基于 GPU 的 EC2 服务上。
训练两个深度学习模型:第一个模型是使用 Keras 和
TensorFlow 从头开始端到端的流程,另一个模型使用是已经
在大型数据集上预训练好的神经网络。一个有趣的实例:给
猫和狗的图像分类有很多的图像数据集是专门用来给深度
学习模型进行基准测试的,我在这篇文章中用到的数据集来
自 Cat vs Dogs Kaggle competition,这份数据集包含了大量
狗和猫的带有标签的图片。
和每一个 Kaggle 比赛一样,这份数据集也包含两个文件夹:
训练文件夹:它包含了 25000 张猫和狗的图片,每张图片
都含有标签,这个标签是作为文件名的一部分。我们将用这
个文件夹来训练和评估我们的模型。测试文件夹:它包含了
12500 张图片,每张图片都以数字来命名。对于这份数据集
中的每幅图片来说,我们的模型都要预测这张图片上是狗还
是猫(1= 狗,0= 猫)。事实上,这些数据也被 Kaggle 用
来对模型进行打分,然后在排行榜上排名。我们观察一下这
些图片的特点,这些图片各种各样,分辨率也各不相同。图
片中的猫和狗形状、所处位置、体表颜色各不一样。
它们的姿态不同,有的在坐着而有的则不是,它们的情绪可
能是开心的也可能是伤心的,猫可能在睡觉,而狗可能在汪
汪地叫着。照片可能以任一焦距从任意角度拍下。
这些图片有着无限种可能,对于我们人类来说在一系列不同
种类的照片中识别出一个场景中的宠物自然是毫不费力的
事情,然而这对于一台机器来说可不是一件小事。
实际上,如果要机器实现自动分类,那么我们需要知道如何
强有力地描绘出猫和狗的特征,也就是说为什么我们认为这
张图片中的是猫,而那张图片中的却是狗。这个需要描绘每
个动物的内在特征。
深度神经网络在图像分类任务上效果很好的原因是,它们有
着能够自动学习多重抽象层的能力,这些抽象层在给定一个
分类任务后又可以对每个类别给出更简单的特征表示。
深度神经网络可以识别极端变化的模式,在扭曲的图像和经
过简单的几何变换的图像上也有着很好的鲁棒性。让我们来
看看深度神经网络如何来处理这个问题的。配置深度学习环
境深度学习的计算量非常大,当你在自己的电脑上跑一个深
度学习模型时,你就能深刻地体会到这一点。
但是如果你使用 GPUs,训练速度将会大幅加快,因为 GPUs
在处理像矩阵乘法这样的并行计算任务时非常高效,而神经
网络又几乎充斥着矩阵乘法运算,所以计算性能会得到令人
难以置信的提升。
我自己的电脑上并没有一个强劲的 GPU,因此我选择使用
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