3.4 KiB
Классификация домашних животных Оксфорда с использованием трансферного обучения
Лабораторная работа из Курса AI для начинающих.
Задача
Представьте, что вам нужно разработать приложение для питомника, чтобы каталогизировать всех домашних животных. Одной из замечательных функций такого приложения было бы автоматическое определение породы по фотографии. В этой лабораторной работе мы будем использовать трансферное обучение для классификации изображений домашних животных из набора данных Oxford-IIIT.
Набор данных
Мы будем использовать оригинальный набор данных домашних животных Oxford-IIIT, который содержит 35 различных пород собак и кошек.
Чтобы скачать набор данных, используйте этот фрагмент кода:
!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz
Начало работы с ноутбуком
Начните лабораторную работу, открыв OxfordPets.ipynb.
Выводы
Трансферное обучение и предварительно обученные сети позволяют нам относительно легко решать задачи классификации изображений в реальном мире. Однако предварительно обученные сети хорошо работают с изображениями одного типа, и если мы начнем классифицировать очень разные изображения (например, медицинские изображения), мы, скорее всего, получим гораздо худшие результаты.
Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием услуг машинного перевода на основе ИИ. Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на родном языке должен считаться авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется профессиональный человеческий перевод. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неверные толкования, возникающие в результате использования этого перевода.