포옹 얼굴 이미지 분류 : 예제가있는 포괄적 인 가이드

이미지 분류를위한 포옹 얼굴을 활용 : 포괄적 인 안내서 AI 및 머신 러닝의 초석 인 이미지 분류는 얼굴 인식에서 의료 이미징에 이르기까지 다양한 분야의 응용 프로그램을 찾습니다. 포옹 얼굴은이 작업을위한 강력한 플랫폼으로, 특히 NLP (Natural Language Processing) 및 점점 더 컴퓨터 비전에 익숙한 사람들에게 발생합니다. 이 안내서는 이미지 분류를 위해 Hugging Face를 사용하여 초보자와 숙련 된 실무자 모두에게 제공하는 세부 정보입니다. 이미지 분류 이해 및 포옹 얼굴의 장점 이미지 분류에는 시각적 컨텐츠를 분석하고 학습 된 패턴을 기반으로 범주를 예측하는 알고리즘을 사용하여 이미지를 사전 정의 된 클래스로 분류하는 것이 포함됩니다. CNN (Convolutional Neural Network)은 패턴 인식 기능으로 인해 표준 접근법입니다. CNNS에 대한 더 깊이 다이빙하려면 "CNN (Convolutional Neural Networks) 소개 (CNN)에 대한 기사를 참조하십시오. 우리의 "기계 학습 분류 : 소개"기사는 분류 알고리즘에 대한 더 넓은 이해를 제공합니다. 껴안는 얼굴은 몇 가지 장점을 제공합니다 :

이미지 분류에 포옹 얼굴을 사용하는 주요 이점

접근성 : 직관적 인 API 및 포괄적 인 문서는 모든 기술 수준을 제공합니다. 미리 훈련 된 모델 : 사전 훈련 된 모델의 방대한 저장소를 사용하면 사용자 정의 데이터 세트에 대한 효율적인 미세 조정이 가능하고 교육 시간 및 계산 리소스를 최소화합니다. 사용자는 자신의 모델을 교육하고 배포 할 수 있습니다 커뮤니티 및 지원 :

> 활기찬 커뮤니티는 귀중한 지원과 문제 해결 지원을 제공합니다.

Hugging Face는 다양한 추론 옵션을 사용하여 주요 클라우드 플랫폼 (AWS, Azure, Google Cloud 플랫폼)의 모델 배포를 단순화합니다.

클라우드 플랫폼의 모델 배포 옵션

데이터 준비 및 전처리 이 안내서는 껴안는 얼굴 "Beans"데이터 세트를 사용하여 데모를 사용합니다. 로드 후 전처리하기 전에 데이터를 시각화합니다. 함께 제공되는 Google Colab 노트북은 코드를 제공합니다. 이 코드는 Hugging Face의 공식 문서에서 영감을 얻었습니다 라이브러리 요구 사항 :

PIP를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치하십시오

설치 후 커널을 다시 시작하십시오. 필수 라이브러리 가져 오기 :

데이터로드 및 구성 : 데이터 세트를로드하십시오

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

데이터 세트에는 1034 개의 이미지가 포함되어 있으며 각각 'im 헬퍼 기능은 랜덤 이미지를 시각화합니다

6 개의 랜덤 이미지를 시각화합니다 :

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

Beans 데이터 세트의 샘플 이미지

데이터 전처리 :

데이터 세트를 분할 (80% 열차, 20% 검증) :

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

라벨 매핑 생성 :

모델 로딩 및 미세 조정 미리 훈련 된 VIT 모델을로드하십시오 : 코드는 미리 훈련 된 모델을로드하고 변환 (크기 조정, 정규화)을 정의하고 교육을위한 데이터 세트를 준비합니다. 정확도 메트릭은 평가를 위해 정의됩니다 포옹 얼굴에 로그인 :

(화면 지침을 따르십시오) 훈련을 구성하고 시작합니다 :

(원래 입력에 표시된대로 훈련 결과) 모델 배포 및 통합 훈련 된 모델을 포옹 페이스 허브에 밀어 넣습니다 그런 다음 모델에 액세스하고 다음을 통해 사용할 수 있습니다 포털 포털 :

예측을 위해 이미지를 직접 업로드하십시오 변압기 라이브러리 :

파이썬 코드 내에서 모델을 사용하십시오 REST API : 예측에 제공된 API 엔드 포인트를 사용하십시오. API를 사용하는 예 :

결론 및 추가 자원 이 안내서는 껴안는 얼굴을 사용하여 이미지 분류의 포괄적 인 연습을 제공합니다. 추가 학습 자료는 다음과 같습니다 "변압기와 포옹 얼굴 사용에 대한 소개" Python "Skill Track을 사용한 이미지 처리" "이미지 처리 "이미지 인식이란 무엇입니까?" 기사

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) ...

이 안내서는 모든 레벨의 사용자에게 이미지 분류 프로젝트를 위해 포옹 얼굴을 활용할 수 있도록합니다.

위 내용은 포옹 얼굴 이미지 분류 : 예제가있는 포괄적 인 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!