Во времена цифровизации производственных бизнес-процессов особое значение приобретают навыки работы с изображениями, Computer Vision. Здесь приведен небольшой пример построение и обучение модели, которая классифицирует изображения наборов данных . Для его загрузки использован Tensorflow, а сам наборов данных содержит изображения самолетов, собак, кошек и еще 7 объектов. Библиотеки Tensorflow 2 и Keras Python помогут нам создать и обучить прогностическую модель, а также проверить её.
Классификация изображений относится к процессу компьютерного зрения, который может классифицировать изображение в соответствии с его визуальным содержанием. Например, алгоритм классификации изображений может быть разработан, чтобы определить, содержит ли изображение кошку или собаку. Хотя обнаружение объекта для человека тривиально, надежная классификация изображений по-прежнему является проблемой в приложениях компьютерного зрения.
В этом уроке вы узнаете, как успешно классифицировать изображения в наборе данных CIFAR-10 (который состоит из самолетов, собак, кошек и других 7 объектов) с помощью Tensorflow в Python.
Читать далее «Как создать классификатор изображений на Python с помощью Tensorflow 2 и Keras»
