Umarmung der Gesichtsbildklassifizierung: Eine umfassende Anleitung mit Beispielen

Umarmungsgesicht für Bildklassifizierung nutzen: Ein umfassender Leitfaden

Bildklassifizierung, ein Eckpfeiler von KI und maschinellem Lernen, findet Anwendungen in verschiedenen Bereichen, von der Gesichtserkennung bis zur medizinischen Bildgebung. Das Umarmen ist eine leistungsstarke Plattform für diese Aufgabe, insbesondere für diejenigen, die mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und zunehmend Computer Vision vertraut sind. Diese Anleitung detailliert detailliert mit dem Umarmungsgesicht für die Bildklassifizierung, die sowohl Anfänger als auch erfahrenen Praktikern sorgt.

Bildklassifizierung verstehen und die Vorteile von Face

umarmt

Bildklassifizierung umfasst die Kategorisierung von Bildern in vordefinierte Klassen unter Verwendung von Algorithmen, die visuellen Inhalt analysieren und Kategorien basierend auf gelernten Mustern vorhersagen. Faltungsnetzwerke (CNNs) sind aufgrund ihrer Musternerkennungsfunktionen der Standardansatz der Standardansatz. Für einen tieferen Eintauchen in CNNs finden Sie in unserem Artikel "Eine Einführung in die neuronalen Netzwerke (CNNs)". Unser Artikel "Klassifizierung in maschinellem Lernen: Ein Einführung" bietet ein breiteres Verständnis der Klassifizierungsalgorithmen.

Umarmung bietet mehrere Vorteile:

Hauptvorteile der Verwendung von Umarmungen für die Bildklassifizierung

• Zugänglichkeit:
Intuitive APIs und umfassende Dokumentation richten sich an alle Qualifikationsstufen.
• Vorausgebildete Modelle:
Ein riesiges Repository von vorgeborenen Modellen ermöglicht eine effiziente Feinabstimmung für benutzerdefinierte Datensätze, wodurch die Schulungszeit und die Rechenressourcen minimiert werden. Benutzer können ihre eigenen Modelle trainieren und bereitstellen.
• Community & Support:
Eine lebendige Community bietet eine unschätzbare Unterstützung und Fehlerbehebung.

Umarmung Gesicht vereinfacht auch die Modellbereitstellung für wichtige Cloud -Plattformen (AWS, Azure, Google Cloud -Plattform) mit verschiedenen Inferenzoptionen.

Modellbereitstellungsoptionen für Cloud -Plattformen

Datenvorbereitung und Vorverarbeitung

Dieser Leitfaden verwendet den Umarmungsgesichts -Datensatz "Beans" zur Demonstration. Nach dem Laden visualisieren wir die Daten vor der Vorverarbeitung. Das dazugehörige Google Colab -Notizbuch enthält den Code. Der Code wird durch Umarmung der offiziellen Dokumentation von Face inspiriert.

Bibliotheksanforderungen:

Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken mit PIP:

pip -q install datasets
pip -q install transformers=='4.29.0'
pip -q install tensorflow=='2.15' 
pip -q install evaluate
pip -q install --upgrade accelerate

starten Sie den Kernel nach der Installation neu. Erforderliche Bibliotheken importieren:

import torch
import torchvision
import numpy as np
import evaluate
from datasets import load_dataset
from huggingface_hub import notebook_login
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import DefaultDataCollator
from transformers import AutoImageProcessor
from torchvision.transforms import RandomResizedCrop, Compose, Normalize, ToTensor
from transformers import AutoModelForImageClassification, TrainingArguments, Trainer
import matplotlib.pyplot as plt

Datenlade und Organisation:

Laden Sie den Datensatz:

pip -q install datasets
pip -q install transformers=='4.29.0'
pip -q install tensorflow=='2.15' 
pip -q install evaluate
pip -q install --upgrade accelerate

Der Datensatz enthält 1034 Bilder, jeweils mit 'Image_file_path', 'Bild' (Pil -Objekt) und 'Labels' (0: Angular_leaf_spot, 1: Bean_rust, 2: gesund).

Eine Helferfunktion visualisiert zufällige Bilder:

import torch
import torchvision
import numpy as np
import evaluate
from datasets import load_dataset
from huggingface_hub import notebook_login
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import DefaultDataCollator
from transformers import AutoImageProcessor
from torchvision.transforms import RandomResizedCrop, Compose, Normalize, ToTensor
from transformers import AutoModelForImageClassification, TrainingArguments, Trainer
import matplotlib.pyplot as plt

visualisieren Sie sechs zufällige Bilder:

beans_train = load_dataset("beans", split="train")

Beispielbilder aus dem Beans -Datensatz

Datenvorverarbeitung:

Teilen Sie den Datensatz (80% Zug, 20% Validierung):

labels_names = {0: "angular_leaf_spot", 1: "bean_rust", 2: "healthy"}

def display_random_images(dataset, num_images=4):
   # ... (function code as in original input) ...

Label -Mappings erstellen:

display_random_images(beans_train, num_images=6)

Modelllade und Feinabstimmung

Laden Sie das vorgebildete VIT-Modell:

beans_train = beans_train.train_test_split(test_size=0.2)

Der Code lädt das vorgebildete Modell, definiert Transformationen (Größe, Normalisierung) und bereitet den Datensatz für das Training vor. Die Genauigkeitsmetrik ist für die Bewertung definiert.

Melden Sie sich beim Umarmungsgesicht an:

labels = beans_train["train"].features["labels"].names
label2id, id2label = dict(), dict()
for i, label in enumerate(labels):
   label2id[label] = str(i)
   id2label[str(i)] = label

(Anweisungen auf dem Bildschirm folgen)

Konfigurieren und initiieren Sie das Training:

checkpoint = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint)
# ... (rest of the preprocessing code as in original input) ...

(Trainingsergebnisse, wie im ursprünglichen Eingang gezeigt)

Modellbereitstellung und Integration

Drücken Sie das trainierte Modell in den umarmenden Gesichtszentrum:

notebook_login()

auf das Modell kann dann zugegriffen und verwendet werden über:

1. Umarmung des Gesichtsportals: Laden Sie Bilder direkt zur Vorhersage hoch.
2. Transformators Library: Verwenden Sie das Modell in Ihrem Python -Code.
3. REST -API: Verwenden Sie den bereitgestellten API -Endpunkt für Vorhersagen. Beispiel unter Verwendung der API:

training_args = TrainingArguments(
    # ... (training arguments as in original input) ...
)

trainer = Trainer(
    # ... (trainer configuration as in original input) ...
)

trainer.train()

Schlussfolgerung und weitere Ressourcen

Dieser Leitfaden bietet eine umfassende Abhandlung der Bildklassifizierung mit dem Umarmungsgesicht. Weitere Lernressourcen umfassen:

• "Eine Einführung in die Verwendung von Transformatoren und Umarmungen"
• "Bildverarbeitung mit Python" -Fertigkeitsspur
• "Was ist Bilderkennung?" Artikel

Dieser Leitfaden ermöglicht den Benutzern aller Ebenen, um das Gesicht für ihre Bildklassifizierungsprojekte zu nutzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUmarmung der Gesichtsbildklassifizierung: Eine umfassende Anleitung mit Beispielen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!