이제 모델을 학습 했으므로 다음 단계는 웹캠 / 비디오 파일에 액세스하고 각 프레임에 미소 감지를 적용하는 Python 스크립트를 빌드하는 것입니다. 이 단계를 수행하려면 새 파일을 열고 detect_smile.py라는 이름을 지정하면 작업을 시작합니다. 2-7 행은 필수 Python 패키지를 가져옵니다. img_to_array 함수는 비디오 스트림의 각 개별 프레임을 적절한 채널 순서 배열로 변환하는 데 사용됩니다. load_model 함수는 훈련 된 …
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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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animala python 파이썬 딥 러닝 deepLearning VGG16 CALTECH-101
Animals 데이터 세트에서 VGG16 네트워크를 통해 추출 된 기능에 대해 로지스틱 회귀 분류기를 훈련하려면 다음 명령을 실행하면됩니다. 98 %의 분류 정확도에 도달 할 수 있습니다. 이 수치는 10 장의 이전 최고 기록 인 71 %보다 크게 향상되었습니다. 이러한 놀라운 결과는 CALTECH-101 데이터 세트에서도 계속됩니다. 이 명령을 실행하여 CALTECH-101에서 VGG16 피처의 성능을 평가합니다. 이번에는 최소한의 노력으로 …
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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 …
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 …
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 …
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 …
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 …
앙상블 CNN Jensen Inequality 평가 deepLearnging 파이썬 python
CNN 앙상블을 구성하고 평가하려면 test_ensemble.py라는 별도의 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다. 2-9 행은 필요한 Python 패키지를 가져 오는 반면 12-15 행은 명령 줄 인수를 구문 분석합니다. 여기에는 직렬화 된 네트워크 가중치가 디스크에 저장되는 경로 인 –models가있는 단일 스위치 만 필요합니다. 여기에서 CIFAR-10 데이터 세트를 로드하여 네트워크를 평가할 뿐 (훈련이 아닌) 테스트 세트 만 유지할 수 …
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