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Classification des animaux de compagnie d'Oxford en utilisant l'apprentissage par transfert

Devoir du Curriculum AI pour Débutants.

Tâche

Imaginez que vous devez développer une application pour une crèche pour animaux afin de cataloguer tous les animaux de compagnie. L'une des grandes fonctionnalités d'une telle application serait de découvrir automatiquement la race à partir d'une photographie. Dans ce devoir, nous utiliserons l'apprentissage par transfert pour classifier des images réelles d'animaux de compagnie à partir du jeu de données Oxford-IIIT.

Le Jeu de Données

Nous utiliserons le jeu de données original Oxford-IIIT, qui contient 35 races différentes de chiens et de chats.

Pour télécharger le jeu de données, utilisez ce fragment de code :

!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz

Démarrage du Notebook

Commencez le laboratoire en ouvrant OxfordPets.ipynb

Conclusion

L'apprentissage par transfert et les réseaux pré-entraînés nous permettent de résoudre des problèmes de classification d'images du monde réel relativement facilement. Cependant, les réseaux pré-entraînés fonctionnent bien sur des images de type similaire, et si nous commençons à classifier des images très différentes (par exemple, des images médicales), nous risquons d'obtenir des résultats beaucoup moins bons.

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