Компьютерное зрение: овладение распознаванием изображений с помощью глубокого обучения

Введение

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на обучении компьютеров видеть и понимать изображения или видео. Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, играет решающую роль в распознавании изображений, обучая нейронные сети распознавать и классифицировать объекты на изображениях.

В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать глубокое обучение для распознавания изображений с использованием популярных сред глубокого обучения, таких как TensorFlow и PyTorch.

Монтаж

Прежде чем мы начнем, нам нужно установить необходимые библиотеки и фреймворки. Давайте сначала установим TensorFlow с помощью pip:

pip install tensorflow

Далее устанавливаем PyTorch:

pip install torch torchvision

Использование TensorFlow для распознавания изображений

TensorFlow — это популярная среда глубокого обучения, которая предоставляет широкий спектр инструментов для построения и обучения моделей нейронных сетей. Давайте посмотрим, как мы можем использовать TensorFlow для распознавания изображений.

Во-первых, нам нужно импортировать необходимые библиотеки:

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

Далее мы загрузим предварительно обученную модель VGG16:

model = VGG16(weights='imagenet')

Теперь мы можем использовать модель для классификации изображений:

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, "%")

Это выведет 5 лучших прогнозов с соответствующими вероятностями.

Использование PyTorch для распознавания изображений

PyTorch — еще одна популярная среда глубокого обучения, которая предоставляет удобный и гибкий способ создания и обучения моделей нейронных сетей. Давайте посмотрим, как мы можем использовать PyTorch для распознавания изображений.

Во-первых, нам нужно импортировать необходимые библиотеки:

import torch
 import torchvision
 from torchvision.models import vgg16

Далее мы загрузим предварительно обученную модель VGG16:

model = vgg16(pretrained=True)

Теперь мы можем использовать модель для классификации изображений:

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)

Это выведет предсказанные метки для изображения.

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели, как использовать глубокое обучение для распознавания изображений с использованием популярных сред глубокого обучения, таких как TensorFlow и PyTorch. Мы увидели, как загружать предварительно обученные модели и использовать их для классификации изображений. С помощью этих инструментов вы можете создавать мощные приложения для распознавания изображений.