PHP と機械学習: 画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションを実行する方法

PHP と機械学習: 画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションを実行する方法

要約:
画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションは、コンピューター ビジョンの分野における重要なタスクの 1 つです。この記事では、PHP と機械学習テクノロジを使用して画像のセマンティック セグメンテーションと注釈を実行する方法を紹介し、対応するコード例を示します。

はじめに:
コンピュータ ビジョンの分野では、画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションは、画像内の各ピクセルを分類してラベル付けすることを指し、それによって画像内のさまざまな領域の意味的な理解を実現します。このタスクは、画像検索、高度道路交通、医療診断など、多くの分野で幅広く応用されています。従来の画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションの方法は、通常、手動で設計された特徴抽出と分類子に依存しており、これらの方法では多くの人員と時間のコストが必要となることがよくあります。近年、機械学習技術の発展に伴い、画像のセマンティックセグメンテーションやアノテーションに深層学習アルゴリズムを使用する手法が主流となっています。

1. PHP と機械学習
PHP は Web 開発で広く使用されているスクリプト言語であり、画像を処理するための多くの関数とライブラリを提供します。 PHP 自体は機械学習言語ではありませんが、PHP を使用して単純な画像セマンティック セグメンテーションおよび注釈システムを構築し、機械学習ライブラリを使用してこのタスクを達成できます。この記事では、一連の機械学習アルゴリズムの実装を提供する PHP ライブラリ php-ml を使用します。

2. 画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションのプロセス
画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションの一般的なプロセスには、データ準備、モデル トレーニング、結果予測の 3 つの段階が含まれます。データ準備段階では、注釈付きの画像データセットを準備し、機械学習アルゴリズムで処理できる形式に変換する必要があります。モデルのトレーニング フェーズでは、トレーニング セットを使用して画像セグメンテーションとアノテーション モデルをトレーニングします。結果予測段階では、トレーニングされたモデルを使用して、新しい画像をセグメント化してラベルを付けます。

以下は、イメージのセマンティック セグメンテーションとアノテーションに php-ml を使用するサンプル コードです:

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;

上記のコードでは、最初に必要なライブラリとモジュールをインポートします。次に、SamplesDataset クラスを使用して、トレーニング用のサンプル データセットを準備します。次に、StopWords と WordTokenizer を使用してテキスト データを前処理し、特徴を抽出します。次に、KNearestNeighbors 分類器を構築し、トレーニング セットを使用してモデルをトレーニングします。最後に、トレーニングされたモデルを使用して新しいサンプルを予測し、結果を出力できます。

結論:
この記事では、画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションに PHP と機械学習テクノロジを使用する方法を紹介し、対応するコード例を示します。 PHP と機械学習テクノロジーを使用すると、画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションにかかる労力と時間のコストを大幅に削減できます。このプロセスでは、php-ml ライブラリが一連の機械学習アルゴリズムの実装を提供します。この記事が読者の画像セマンティック セグメンテーションとアノテーションの実践に役立つことを願っています。

以上がPHP と機械学習: 画像のセマンティック セグメンテーションとアノテーションを実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。