이미지 분류 예제

우리의 훈련의 목적은 개와 고양이 사이의 분류를 수행하는 네트워크의 모든 뉴런에 대한 무게 / 바이어스의 정확한 값을 배우는 것입니다. 이러한 가중치의 초기 값은 아무 것도 취할 수 있지만 정규 분포(평균 0 및 작은 분산)를 사용하면 더 잘 작동합니다. 네트워크를 초기화하는 다른 방법이 있지만 정규 배포가 더 널리 퍼져 있습니다. 모양을 지정하는 것만으로 초기 가중치를 빠르게 만드는 함수를 만들어 보겠습니다(이전 포스트에서 truncated_normal 함수에 대해 이야기한 것을 기억하십시오). 좋은 튜토리얼. 내가 부딪 쳤던 문제는 내가 내 PC에서 훈련 한 모델로 맨해튼 스카이 라인 예제에서 테스트를 실행했을 때 87 % 산타로 거짓 긍정을 보여줍니다. 나는 동일한 다운로드 모듈을 사용했다. 나는 시대의 숫자를 다양히 시도하고 심지어 그 때, 문제가 지속됩니다. 당신은 무슨 일이 일어나고 있는지 추측하시기 바랍니다 수 있습니까? 또한, 내 비율 도 예제에 대 한 귀하의 동일 하지 않습니다.

좋은 블로그.. 우리는 정상 및 비정상적인 MRI 뇌 스캔 이미지 분류를 분류하기 위해 동일한 절차를 적용 할 수 있습니다.? 그리고 내가해야 할 변화는 무엇입니까.? 저를 회신해 주십시오. 사전에 감사합니다.. 글쎄, 당신이 더 좋아하는 것을 요구하지 않습니다. 먼저 이미지가 개인지 고양이인지 를 분류하는 간단한 이미지 인식 도구를 만들 수 있습니다. 아이디어는 간단한 개 / 고양이 이미지 분류기를 만든 다음 더 큰 규모로 개념을 적용하는 것입니다. (cv) dntwrd@dntwrd-900X3G:/미디어/dntwrd/for_ubuntu$ 파이썬 test_network.py -모델 santa_not_santa.model -이미지 이미지/예제/santa_01.png 텐서플로우 백엔드를 사용 하 여. 추적 백 (가장 최근 호출 마지막): 파일 « test_network.py », 줄 23, orig = image.copy() AttributeError: `NoneType` 개체에는 속성 `복사` 이봐 Tarak – 오류가 여기 있는지 확실하지 않지만 PyImageSearch 블로그에서 CoreML 자습서를 수행하겠습니다. 다음 몇 주. CoreML에서 사용할 모델을 내보내는 방법에 대한 자세한 지침을 포함해야 합니다. 스크립트를 실행하는 데 사용되는 예제 명령을 살펴보십시오: 따라서 간단한 이미지 인식 분류기를 만들었습니다.

동일한 개념은 많은 학습 데이터와 적절한 네트워크를 갖춘 다양한 범위의 개체에 적용할 수 있습니다. 친구와 친척의 이미지로 데이터 집합을 변경하고 네트워크에서 작업하여 얼굴 인식 분류기를 만들 수 있습니다.