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Klassifizierung von Oxford-Haustieren mit Transferlernen
Laboraufgabe aus dem AI for Beginners Curriculum.
Aufgabe
Stellen Sie sich vor, Sie müssen eine Anwendung für eine Tieraufzucht entwickeln, um alle Haustiere zu katalogisieren. Eine der großartigen Funktionen einer solchen Anwendung wäre die automatische Erkennung der Rasse anhand eines Fotos. In dieser Aufgabe werden wir Transferlernen nutzen, um echte Haustierbilder aus dem Oxford-IIIT Haustier-Datensatz zu klassifizieren.
Der Datensatz
Wir verwenden den originalen Oxford-IIIT Haustier-Datensatz, der 35 verschiedene Rassen von Hunden und Katzen enthält.
Um den Datensatz herunterzuladen, verwenden Sie diesen Code-Schnipsel:
!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz
Notebook starten
Beginnen Sie das Labor, indem Sie OxfordPets.ipynb öffnen.
Fazit
Transferlernen und vortrainierte Netzwerke ermöglichen es uns, reale Bildklassifizierungsprobleme relativ einfach zu lösen. Allerdings funktionieren vortrainierte Netzwerke gut bei Bildern ähnlicher Art, und wenn wir beginnen, sehr unterschiedliche Bilder (z. B. medizinische Bilder) zu klassifizieren, werden wir wahrscheinlich viel schlechtere Ergebnisse erzielen.
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