PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie eine semantische Segmentierung und Annotation von Bildern durch

PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie eine semantische Segmentierung und Annotation von Bildern durch

Zusammenfassung:
Die semantische Segmentierung und Annotation von Bildern ist eine der wichtigen Aufgaben im Bereich Computer Vision. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP und maschineller Lerntechnologie zur semantischen Segmentierung und Annotation von Bildern vorgestellt und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt.

Einführung:
Im Bereich Computer Vision bezieht sich die semantische Segmentierung und Annotation von Bildern auf die Klassifizierung und Beschriftung jedes Pixels im Bild, um ein semantisches Verständnis verschiedener Bereiche im Bild zu erreichen. Diese Aufgabe findet breite Anwendung in vielen Bereichen, wie z. B. Bildsuche, intelligenter Transport, medizinische Diagnose usw. Herkömmliche semantische Segmentierungs- und Annotationsmethoden für Bilder basieren normalerweise auf manuell entwickelten Merkmalsextraktionen und Klassifikatoren, und diese Methoden erfordern häufig viel Personal und Zeitaufwand. In den letzten Jahren hat sich mit der Entwicklung der Technologie des maschinellen Lernens die Verwendung von Deep-Learning-Algorithmen für die semantische Segmentierung und Annotation von Bildern zu einer gängigen Methode entwickelt.

1. PHP und maschinelles Lernen
PHP ist eine in der Webentwicklung weit verbreitete Skriptsprache. Sie bietet viele Funktionen und Bibliotheken zur Verarbeitung von Bildern. Obwohl PHP selbst keine Sprache für maschinelles Lernen ist, können wir PHP verwenden, um ein einfaches semantisches Bildsegmentierungs- und Annotationssystem zu erstellen, und eine Bibliothek für maschinelles Lernen verwenden, um diese Aufgabe zu erfüllen. In diesem Artikel verwenden wir eine PHP-Bibliothek – php-ml, die die Implementierung einer Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen bereitstellt.

2. Prozess der semantischen Bildsegmentierung und Annotation
Der allgemeine Prozess der semantischen Bildsegmentierung und Annotation umfasst drei Phasen: Datenvorbereitung, Modelltraining und Ergebnisvorhersage. In der Datenvorbereitungsphase müssen wir annotierte Bilddatensätze vorbereiten und sie in ein Format konvertieren, das von maschinellen Lernalgorithmen verarbeitet werden kann. In der Modelltrainingsphase werden wir den Trainingssatz verwenden, um ein Bildsegmentierungs- und Annotationsmodell zu trainieren. In der Ergebnisvorhersagephase verwenden wir das trainierte Modell, um neue Bilder zu segmentieren und zu kennzeichnen.

Das Folgende ist ein Beispielcode, der PHP-ML für die semantische Segmentierung und Annotation von Bildern verwendet:

require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;
use PhpmlDatasetArrayDataset;
use PhpmlDatasetDemoSamplesDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlTokenizationWordTokenizer;

// Step 1: 准备数据集
$dataset = new SamplesDataset();
$datasetSamples = $dataset->getSamples();
$datasetLabels = $dataset->getTargets();

// Step 2: 特征提取与预处理
$stopWords = new StopWords();
$tokenizer = new WordTokenizer();
$preprocessor = function ($document) use ($stopWords, $tokenizer) {
    return $stopWords->removeStopWords($tokenizer->tokenize($document));
};

// Step 3: 构建分类器与训练模型
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->setK(3);
$trainDataset = new ArrayDataset($datasetSamples, $datasetLabels);
$classifier->train($trainDataset);

// Step 4: 预测与评估
$newSample = ['This is a new sample'];
$predictedLabel = $classifier->predict($newSample);

echo 'Predicted label: ' . $predictedLabel . PHP_EOL;

Im obigen Code importieren wir zunächst die erforderlichen Bibliotheken und Module. Dann verwenden wir den SamplesDataset类来准备一个用于训练的样本数据集。接下来，我们使用StopWords和WordTokenizer对文本数据进行预处理，提取特征。然后，我们构建一个KNearestNeighbors-Klassifikator und den Trainingssatz, um das Modell zu trainieren. Schließlich können wir das trainierte Modell verwenden, um neue Proben vorherzusagen und die Ergebnisse auszugeben.

Fazit:
Dieser Artikel stellt die Verwendung von PHP und maschineller Lerntechnologie für die semantische Segmentierung und Annotation von Bildern vor und bietet entsprechende Codebeispiele. Durch den Einsatz von PHP und maschineller Lerntechnologie können die Arbeits- und Zeitkosten für die semantische Segmentierung und Annotation von Bildern erheblich reduziert werden. In diesem Prozess stellt die PHP-ML-Bibliothek die Implementierung einer Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen bereit. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern bei der Praxis der semantischen Segmentierung und Annotation von Bildern hilfreich sein kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP und maschinelles Lernen: So führen Sie eine semantische Segmentierung und Annotation von Bildern durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!