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Classificação de Rostos de Animais de Estimação
Atividade de laboratório do Currículo de IA para Iniciantes.
Tarefa
Imagine que você precisa desenvolver um aplicativo para um berçário de animais de estimação para catalogar todos os animais. Uma das grandes funcionalidades de tal aplicativo seria identificar automaticamente a raça a partir de uma fotografia. Isso pode ser feito com sucesso usando redes neurais.
Você precisa treinar uma rede neural convolucional para classificar diferentes raças de gatos e cães usando o conjunto de dados Pet Faces.
O Conjunto de Dados
Usaremos o Oxford-IIIT Pet Dataset, que contém imagens de 37 diferentes raças de cães e gatos.
Para baixar o conjunto de dados, use este trecho de código:
!wget https://thor.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz
Nota: As imagens do Oxford-IIIT Pet Dataset estão organizadas por nome de arquivo (por exemplo, Abyssinian_1.jpg, Bengal_2.jpg). O notebook inclui código para organizar essas imagens em subdiretórios específicos de raças para facilitar a classificação.
Notebook Inicial
Comece o laboratório abrindo PetFaces.ipynb
Conclusão
Você resolveu um problema relativamente complexo de classificação de imagens do zero! Havia muitas classes, e você ainda conseguiu obter uma precisão razoável! Também faz sentido medir a precisão top-k, porque é fácil confundir algumas classes que não são claramente diferentes, mesmo para seres humanos.
Aviso Legal:
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