Visión artificial: Dominar el reconocimiento de imágenes con aprendizaje profundo

Introducción

La visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en enseñar a las computadoras a ver y comprender imágenes o videos. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, juega un papel crucial en el reconocimiento de imágenes al entrenar redes neuronales para reconocer y clasificar objetos en imágenes.

En este tutorial, exploraremos cómo usar el aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes utilizando marcos de aprendizaje profundo populares como TensorFlow y PyTorch.

Instalación

Antes de comenzar, debemos instalar las bibliotecas y los marcos necesarios. Primero instalemos TensorFlow usando pip:

pip install tensorflow

A continuación, instalemos PyTorch:

pip install torch torchvision

Uso de TensorFlow para el reconocimiento de imágenes

TensorFlow es un marco de aprendizaje profundo popular que proporciona una amplia gama de herramientas para construir y entrenar modelos de redes neuronales. Veamos cómo podemos usar TensorFlow para el reconocimiento de imágenes.

Primero, necesitamos importar las bibliotecas necesarias:

import tensorflow as tf
 from tensorflow.keras.applications import VGG16

A continuación, cargaremos el modelo VGG16 preentrenado:

model = VGG16(weights='imagenet')

Ahora, podemos usar el modelo para clasificar imágenes:

import numpy as np
 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

 image_path = 'path/to/image.jpg'
 image = load_img(image_path, target_size=(224, 224))
 image = img_to_array(image)
 image = np.expand_dims(image, axis=0)
 image = tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input(image)

 predictions = model.predict(image)
 top_predictions = tf.keras.applications.vgg16.decode_predictions(predictions, top=5)[0]

 for pred in top_predictions:
 print(pred[1], ": ", pred[2]*100, "%")

Esto generará las 5 mejores predicciones con sus probabilidades correspondientes.

Uso de PyTorch para el reconocimiento de imágenes

PyTorch es otro marco de aprendizaje profundo popular que proporciona una forma conveniente y flexible de construir y entrenar modelos de redes neuronales. Veamos cómo podemos usar PyTorch para el reconocimiento de imágenes.

Primero, necesitamos importar las bibliotecas necesarias:

import torch
 import torchvision
 from torchvision.models import vgg16

A continuación, cargaremos el modelo VGG16 preentrenado:

model = vgg16(pretrained=True)

Ahora, podemos usar el modelo para clasificar imágenes:

from PIL import Image

 image_path = 'path/to/image.jpg'
 image = Image.open(image_path)
 image = torchvision.transforms.ToTensor()(image)
 image = torchvision.transforms.Resize((224, 224))(image)
 image = torchvision.transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))(image)
 image = image.unsqueeze(0)

 predictions = model(image)
 _, predicted_indexes = torch.max(predictions, 1)
 predicted_labels = [imagenet_classes[index] for index in predicted_indexes]

 print("Predicted labels:", predicted_labels)

Esto generará las etiquetas predichas para la imagen.

Conclusión

En este tutorial, hemos explorado cómo usar el aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes utilizando marcos de aprendizaje profundo populares como TensorFlow y PyTorch. Hemos visto cómo cargar modelos pre-entrenados y usarlos para clasificar imágenes. Con estas herramientas, puede crear potentes aplicaciones de reconocimiento de imágenes.