Лабораторно упражнение от Учебната програма за начинаещи в AI.
Представете си, че трябва да разработите приложение за детска градина за домашни любимци, което да каталогизира всички животни. Една от страхотните функции на такова приложение би била автоматичното разпознаване на породата от снимка. В това упражнение ще използваме трансферно обучение, за да класифицираме реални изображения на домашни любимци от набора от данни Oxford-IIIT.
Ще използваме оригиналния набор от данни Oxford-IIIT, който съдържа 35 различни породи кучета и котки.
За да изтеглите набора от данни, използвайте този кодов фрагмент:
!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gzЗапочнете лабораторното упражнение, като отворите OxfordPets.ipynb
Трансферното обучение и предварително обучените мрежи ни позволяват сравнително лесно да решаваме реални проблеми с класификация на изображения. Въпреки това, предварително обучените мрежи работят добре с изображения от подобен тип, а ако започнем да класифицираме много различни изображения (например медицински изображения), вероятно ще получим значително по-лоши резултати.
Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.