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Flower-17 no data augumentation AI DeepLearning python #Fine Grained #Classification

시작하려면 Flowers-17 데이터 세트에서 MiniVGGNet 아키텍처 (16 장)를 학습 할 때 데이터 증가를 사용하지 않는 기준을 설정해 보겠습니다. 새 파일을 열고 이름을 minivggnet_flowers17.py로 지정하면 작업을 시작할 수 있습니다. 2 ~ 14 행은 필수 Python 패키지를 가져옵니다. 이전에 본 대부분의 import는 다음과 같습니다. 1. 6행 : 여기에서 새로 정의 된 AspectAwarePreprocessor를 가져옵니다. 2. 7 행 : …

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Animals 피처 추출 Augmentation 파이썬 python Fine Grained Classification Feature Extrator VGG16 CALTECH-101

VGG16을 사용하여 특징을 추출 할 첫 번째 데이터 세트는 “Animals”데이터 세트입니다. 이 데이터 세트는 개, 고양이, 판다의 세 가지 클래스로 구성된 3,000 개의 이미지로 구성됩니다. VGG16을 활용하여 이러한 이미지에서 특징을 추출하려면 다음 명령을 실행하면 됩니다. Titan X GPU를 사용하여 약 35 초 만에 3,000 개 이미지에서 특징을 추출 할 수있었습니다. 스크립트가 실행 된 후 animals …

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Rank 1 rank accuracy test preds labels Augmentation python Fine grained Classification Accuracy precision rank1 rank5 flowers 17

rank-1 및 rank-5 정확도는 간단한 유틸리티 함수를 구축하여 계산할 수 있습니다. 모듈 내에서 rank.py라는 파일을 추가하여 이 기능을 utils 하위 모듈에 추가합니다. rank.py를 열고 rank5_accuracy 함수를 정의합니다. 4 행은 rank5_accuracy 함수를 정의합니다. 이 방법은 다음 두 가지 매개 변수를 받습니다. • preds : N × T 행렬, 행 수 N은 각 클래스 레이블 T와 관련된 …

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Rank 정확도 이해#인공지능 #딥러닝 #기계학습 AI DeepLearning #MachineLearning Augmentation 파이썬 python Fine Grained Classification Accuracy Precision rank1 rank5 flower17 caltech101

고급 딥 러닝 주제 (예 : 전이 학습)에 대한 논의가 너무 깊어지기 전에 먼저 한 발 뒤로 물러나서 rank 1, rank -5 및 rank -N 정확도의 개념에 대해 논의하겠습니다. 특히 컴퓨터 비전과 이미지 분류 공간에서 딥 러닝 문헌을 읽을 때 rank 정확도라는 개념을 접하게 될 것입니다. 예를 들어 ImageNet 데이터 세트에서 평가 된 기계 학습 …

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fineTuning 파인튜닝 AI CONV 필터Augmentation python Keras Classification Fine Tuning Flowers17

이제 처음부터 끝까지 파인튜닝을 적용 할 때입니다. 새 파일을 열고 이름을 finetune_flowers17.py로 지정하고 다음 코드를 삽입합니다. 2 ~ 18 행은 Python 패키지를 가져와야 합니다. 이전 예제에서 본 적이있는 더 많은 패키지 (대부분 우리가 이미 잘 알고 있음). 5-7 행은 데이터 세트 로드와 함께 이미지 전처리기를 가져옵니다. 8 행은 VGG16 (12 행)의 헤드를 대체하기 위해 새로 …

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Indexs Layers 인공지능 딥러닝 MachineLearning fcheadnet Augmentation 파이썬 python Classification Fine Tuning Flowers17 VGG16

네트워크 수술을 수행하기 전에 주어진 딥러닝 모델에있는 모든 레이어의 레이어 이름과 인덱스를 알아야합니다. 사전 훈련 된 CNN에서 특정 레이어를 “고정” 및 “고정 해제” 해야 하므로 이 정보가 필요합니다. 레이어 이름과 인덱스를 미리 알지 못하면 우리는 계획이없는 통제 불능 외과 의사 처럼 “맹목적으로 절단” 할 것입니다. 대신 네트워크 아키텍처와 구현을 검토하는 데 몇 분을 투자하면 수술을 …

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AI DeepLearning MachineLearning Augmentation 전이학습 파이썬 python Classification Fine Tuning Flowers17

우리는 사전 훈련 된 컨볼루션 신경망을 피처 추출기로 취급하는 방법을 배웠습니다. 이 피처 추출기를 사용하여 네트워크를 통해 이미지 데이터 세트를 전달하고 지정된 계층에서 활성화를 추출하고 값을 디스크에 저장했습니다. 그런 다음 SIFT, HOG, LBP와 같은 수작업으로 엔지니어링 된 기능을 사용하는 경우와 똑같이 CNN 피처 위에 표준 기계 학습 분류기(이 경우 로지스틱 회귀)를 훈련했습니다. 이 전이 학습이라고하는 …

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파이썬 python Classification Ensemble 앙상블 Jensen Inequality 인공지능 딥러닝

CNN 앙상블을 구축하는 첫 번째 단계는 각 개별 CNN을 훈련하는 것입니다. 단일 CNN을 훈련하는 많은 예를 보았지만 여러 네트워크를 어떻게 훈련합니까? 일반적으로 두 가지 옵션이 있습니다. ​ 1. 단일 네트워크를 여러 번 훈련하는 데 사용하는 스크립트를 실행하여 출력 직렬화 된 모델 가중치 경로를 각 실행에 대해 저장되도록 변경합니다. 2. for 루프를 사용하여 N 개의 네트워크를 …

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HDF5 데이터셋 생성기 인공지능 DeepLearning MachineLearning Augmentation python Classification HDF5 datasets kaggle dogs cats

AlexNet 아키텍처를 구현하고 Kaggle Dogs vs. Cats 데이터 세트에서 훈련하기 전에 먼저 HDF5 데이터 세트에서 이미지 및 레이블 배치를 생성하는 클래스를 정의해야합니다. 29 장에서는 디스크에 있는 이미지 세트를 HDF5 데이터 세트로 변환하는 방법에 대해 논의했습니다. 그러나 이를 다시 가져 오려면 어떻게해야합니까? 대답은 io 하위 모듈에 HDF5DatasetGenerator 클래스를 정의하는 것입니다. 이전에는 모든 이미지 데이터 세트를 메모리에 …

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patchPreProcessor 패치 전처리 cropPreProcessor 크롭 전처리 DeepLearning MachineLearning Augmentation 파이썬 python Classification HDF5 datasets kaggle

PatchPreprocessor는 훈련 과정에서 이미지의 M × N 영역을 무작위로 샘플링합니다. 입력 이미지의 공간 차원이 CNN이 예상하는 것보다 클 때 패치 전처리를 적용합니다. 이는 과적 합을 줄이는 데 도움이되는 일반적인 기술이므로 정규화의 한 형태입니다. 훈련 중에 전체 이미지를 사용하는 대신, 대신 무작위로 잘라내어 네트워크로 전달합니다 (크롭 전처리의 예는 아래 그림 참조). 이 자르기를 적용한다는 것은 데이터 …

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