ოქსფორდის შინაური ცხოველების კლასიფიკაცია ტრანსფერული სწავლის გამოყენებით

ლაბორატორიული დავალება AI დამწყებთათვის სასწავლო პროგრამა-დან.

ამოცანა

წარმოიდგინეთ, რომ საჭიროა შეიმუშაოთ და განაცხადოთ შინაური ცხოველების საბავშვო ბაღში ყველა შინაური ცხოველის კატალოგისთვის. ასეთი აპლიკაციის ერთ-ერთი შესანიშნავი თვისება იქნება ჯიშის ავტომატურად აღმოჩენა ფოტოსურათიდან. ამ დავალებაში, ჩვენ გამოვიყენებთ გადაცემის სწავლებას, რომ დავახარისხოთ შინაური ცხოველების რეალური სურათები ოქსფორდი-IIIT შინაური ცხოველების ნაკრებიდან.

The Dataset

ჩვენ გამოვიყენებთ ორიგინალურ ოქსფორდი-IIIT შინაური ცხოველების მონაცემთა ნაკრებს, რომელიც შეიცავს 35 სხვადასხვა ჯიშის ძაღლებსა და კატას.

მონაცემთა ნაკრების ჩამოსატვირთად გამოიყენეთ კოდის ეს ნაწყვეტი:

იტვირთება…

მითითებული ნოუთბუქი

დაიწყეთ ლაბორატორია OxfordPets.ipynb გახსნით

Takeaway

ტრანსფერის სწავლა და წინასწარ მომზადებული ქსელები საშუალებას გვაძლევს გადავჭრათ რეალურ სამყაროში გამოსახულების კლასიფიკაციის პრობლემები შედარებით მარტივად. თუმცა, წინასწარ გაწვრთნილი ქსელები კარგად მუშაობს მსგავსი ტიპის სურათებზე და თუ დავიწყებთ ძალიან განსხვავებული სურათების კლასიფიკაციას (მაგ. სამედიცინო გამოსახულებებს), სავარაუდოდ, ბევრად უარეს შედეგებს მივიღებთ.