Лабораторная работа из Учебной программы "Искусственный интеллект для начинающих".
Представьте, что вам нужно разработать приложение для питомника, чтобы каталогизировать всех животных. Одной из замечательных функций такого приложения могла бы быть автоматическая идентификация породы по фотографии. В этом задании мы будем использовать перенос обучения для классификации изображений домашних животных из реальной жизни, используя набор данных Oxford-IIIT.
Мы будем использовать оригинальный набор данных Oxford-IIIT, который содержит 35 различных пород собак и кошек.
Чтобы скачать набор данных, используйте следующий код:
!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gzНачните лабораторную работу, открыв OxfordPets.ipynb
Перенос обучения и предварительно обученные сети позволяют относительно легко решать задачи классификации изображений из реального мира. Однако предварительно обученные сети хорошо работают с изображениями схожего типа, и если мы начнем классифицировать очень разные изображения (например, медицинские снимки), результаты, скорее всего, будут значительно хуже.
Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода Co-op Translator. Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.