Классификация изображений с помощью библиотеки машинного обучения Keras 3.0
Степень завершённости урока: 10%
Статистика урока:
Под классификацией изображения понимается отнесение изображения к определённой категории.
Для этого урока на компьютере должны быть установлены следующие библиотеки:
Также понадобится набор данных для обучения https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_5340.zip
Архив содержит две папки - cat и dog. Соответственно столько же будет и категорий при классификации изображений - кошки или собаки.
Фотографии кошек и собак имеют разное разрешение, поэтому необходимо их унифицировать.
import os
import keras
image_size = (180, 180)
batch_size = 128
train_ds, val_ds = keras.utils.image_dataset_from_directory(
"C:/1/PetImages",
validation_split=0.2,
subset="both",
seed=1337,
image_size=image_size,
batch_size=batch_size,
)В результате выполнения кода выше будут обнаружены 23473 файла, относящихся к двум категориям. 18779 изображений будет использовано для машинного обучения, 4694 картинки - для валидации (проверки).
Далее необходимо произвести аугментацию данных изображений (создание изменённых копий существующих изображений для повышения разнообразия обучающего набора данных), обучение модели и проверка изображения при помощи обученной модели.
Страница обновлена 23 марта 2025 года.