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tensorflow 이미지 분류 예제 - Jardim Canadá Nova Lima MG

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SELECT instances.raw_url FROM backupdb_wp_blc_instances AS instances JOIN backupdb_wp_blc_links AS links ON instances.link_id = links.link_id WHERE instances.container_type = 'post' AND instances.container_id = 13023 AND links.broken = 1 AND parser_type = 'link'

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tensorflow 이미지 분류 예제

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SELECT instances.raw_url FROM backupdb_wp_blc_instances AS instances JOIN backupdb_wp_blc_links AS links ON instances.link_id = links.link_id WHERE instances.container_type = 'post' AND instances.container_id = 13023 AND links.broken = 1 AND parser_type = 'link'

60,000개의 이미지를 사용하여 네트워크를 교육하고 10,000개의 이미지를 사용하여 네트워크가 이미지를 분류하는 데 얼마나 정확하게 배웠는지 평가할 것입니다. 텐서플로우에서 직접 패션 MNIST에 액세스하고 데이터를 가져오고 로드할 수 있습니다: TensorFlow 2.0의 고급 Keras API를 사용하여 이미지 분류 모델을 신속하게 빌드해 보겠습니다. 전송 학습을 위해 사전 학습된 MobileNetV2 모델을 기능 검출기로 사용할 수 있습니다. MobileNetV2는 모바일 장치에서 실행하기위한 ResNet 및 Inception과 같은 모델보다 작고 더 가볍다는 것을 목표로 구글이 출시 한 MobileNet의 두 번째 반복입니다 [3]. 최상위 계층 없이 ImageNet에서 미리 학습된 MobileNetV2 모델을 로드하고 가중치를 동결하고 새 분류 헤드를 추가해 보겠습니다. 각 이미지는 단일 레이블에 매핑됩니다. 클래스 이름은 데이터 집합에 포함되지 않으므로 이미지를 플로팅할 때 나중에 사용할 수 있도록 여기에 저장합니다. 교육 정확도를 보고하여 최소한 올바른 방향으로 이동하고 있으며 최소한 교육 데이터 집합의 정확도를 개선하고 있음을 알 수 있습니다. 각 에보치 후, 우리는 정확도 숫자를보고텐서 플로우에서 세이버 객체를 사용하여 모델을 저장합니다. 이러한 모델은 기본적으로 물체가 자동차인지 트럭인지 코끼리인지 비행기인지, 고양이나 개인지 등을 분류할 수 있습니다. 데이터 집합을 교육하려면 높은 정확도를 달성하기 위해 분류에 의해 많은 이미지가 필요합니다.

경우에 따라 소스에서 더 많은 교육 데이터 집합을 얻지 못할 수도 있습니다. 이 시나리오에서 데이터 보강 기술은 기존 이미지에서 새 이미지를 변환하고 생성하여 뒤집기, 회전, 색상 변화 적용 등을 통해 데이터 집합 제한을 해결하는 데 유용하며, 자세한 내용은 스탠포드의 데이터 증강 용지를 참조하십시오. 이 데이터를 모델에 로드하는 가장 간단한 방법은 tf.keras.preprocessing.image.Image.ImageGenerator를 사용하는 것입니다. 이제 모델을 테스트할 차례입니다. 이 예제에서는 가중치가 연결의 속성, 즉 각 연결에 다른 가중치 값을 가지는 반면 바이어스는 뉴런의 속성임을 알 수 있습니다. 이것은 출력 y를 생성하는 sigmoid 뉴런의 전체 그림입니다: 여기, 모델은 시험 세트의 각 이미지에 대한 라벨을 예측했습니다. 첫 번째 예측을 살펴보겠습니다: 이미지 분류 모델은 계산집약적이며 여러 컴퓨터와 GPU에서 실험을 확장해야 합니다. 온-프레미스 컴퓨터를 설치해야 하든 클라우드에 컴퓨터 인스턴스를 설정해야 하든, 각 컴퓨터에서 올바른 실험을 실행해야 하는지 여부에 관계없이 이러한 컴퓨터를 프로비저닝하는 데는 심각한 시간이 걸립니다. 이 네트워크의 첫 번째 레이어인 tf.keras.layers.Flatten은 이미지 형식을 2d 배열(28 x 28 픽셀)에서 28 * 28 = 784 픽셀의 1d 배열로 변환합니다. 이 레이어는 이미지에서 픽셀 행을 쌓지 않고 일렬로 세워두는 것으로 간주합니다. 이 레이어에는 학습할 매개 변수가 없습니다. 데이터만 다시 포시합니다.

다음은 TensorFlow 이미지 분류를 수행하는 일반적인 프로세스입니다: 이 가이드에서는 10개 범주에서 70,000개의 그레이스케일 이미지를 포함하는 Fashion MNIST 데이터 집합을 사용합니다.

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