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Classificação de Animais de Estimação de Oxford usando Aprendizado por Transferência

Trabalho de laboratório do Currículo de IA para Iniciantes.

Tarefa

Imagine que você precisa desenvolver uma aplicação para uma creche de animais de estimação para catalogar todos os pets. Uma das grandes funcionalidades de tal aplicação seria descobrir automaticamente a raça a partir de uma fotografia. Neste trabalho, usaremos aprendizado por transferência para classificar imagens de animais de estimação da vida real do conjunto de dados Oxford-IIIT.

O Conjunto de Dados

Usaremos o conjunto de dados original de animais de estimação Oxford-IIIT, que contém 35 raças diferentes de cães e gatos.

Para baixar o conjunto de dados, utilize este trecho de código:

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

Iniciando o Notebook

Comece o laboratório abrindo OxfordPets.ipynb

Conclusão

O aprendizado por transferência e as redes pré-treinadas nos permitem resolver problemas de classificação de imagens do mundo real de maneira relativamente fácil. No entanto, redes pré-treinadas funcionam bem em imagens de tipos semelhantes, e se começarmos a classificar imagens muito diferentes (por exemplo, imagens médicas), é provável que obtenhamos resultados muito piores.

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