Классификация изображений с помощью нейронных сетей на Python

• Создание скрипта классификации изображений на Python с использованием TensorFlow и сверточных нейронных сетей.  

• Использование набора данных Keras с изображениями, классифицируемыми по десяти параметрам.  

• Тренировка нейронной сети на наборе данных и проверка классификации на изображениях из Интернета.  

• Запуск терминала и активация среды conda.  

• Установка библиотек: NumPy, Matplotlib, TensorFlow, OpenCV.  

• Импорт необходимых модулей: cv2, numpy, matplotlib, tensorflow, keras.  

• Получение данных из набора данных Keras.  

• Нормализация данных для работы с нейронной сетью: уменьшение масштаба до значений от 0 до 1.  

• Определение списка имен классов для меток изображений.  

• Визуализация 16 изображений из набора данных.  

• Использование таблицы умножения для отображения изображений.  

• Добавление меток классов под каждым изображением.  

• Сокращение количества изображений для обучения и тестирования.  

• Выбор первых 20000 обучающих и 4000 тестовых примеров для экономии времени и ресурсов.  

• Возможность обучения на всем наборе данных для максимальной точности.  

• Подготовка данных и создание нейронной сети.  

• Определение входного слоя как сверточного слоя.  

• Объяснение функции активации ReLU.  

• Объяснение работы сверточных слоев и максимального объединения.  

• Добавление сверточных слоев и слоев максимального объединения.  

• Сглаживание данных и добавление плотных слоев.  

• Добавление выходного слоя с функцией активации softmax.  

• Компиляция модели с использованием оптимизатора Adam.  

• Определение функции потерь и метрик точности.  

• Обучение модели на обучающих данных.  

• Тестирование модели на тестовых данных.  

• Сохранение и загрузка обученной модели.  

• Загрузка и классификация изображений с помощью обученной модели.  

• Использование изображений из Pixabay для классификации.  

• Подготовка изображений для классификации с помощью GIMP.  

• Увеличение масштаба изображения до 32x32.  

• Обрезка изображения для выделения.  

• Масштабирование изображения до 32x32.  

• Обрезка и масштабирование изображения автомобиля.  

• Экспорт изображений в формате JPEG.  

• Подготовка изображений для загрузки в PyCharm.  

• Использование OpenCV и Numpy для загрузки изображений.  

• Преобразование цветовой схемы из BGR в RGB.  

• Визуализация изображения с помощью matplotlib.  

• Преобразование изображения в массив numpy.  

• Деление значений на 255 для масштабирования.  

• Получение максимального значения активации нейронов.  

• Проверка предсказания для изображения лошади.  

• Проверка предсказания для изображения самолета.  

• Проверка предсказания для изображения автомобиля.  

• Проверка предсказания для изображения оленя.  

• Модель работает хорошо с очевидными примерами.  

• Призыв к подписке на канал и оставлению отзывов.