Wie kann ich Deeplearning für die Bilderkennung nutzen?
Die Bilderkennung ist eine der häufigsten Anwendungen von Deep Learning oder Deep Learning. Dann gebe ich Ihnen einige grundlegende Schritte, die man befolgen kann, um Deep Learning in der Bilderkennung zu verwenden: 1. Bereiten Sie die Daten vor: Es wird eine Reihe von getaggten Daten benötigt, d.h. eine Reihe von Bildern mit Etiketten, die darauf hinweisen, was in ihnen ist. Wenn Sie zum Beispiel ein Modell trainieren möchten, um Hunde und Katzen zu erkennen, sollte der Datensatz Bilder von Hunden und Katzen beschriftet haben. 2. Vorverarbeitungsdaten: Bevor Sie die Daten verwenden können, müssen Sie einige Transformationen durchführen. Zum Beispiel ist es möglich, dass die Bilder auf die gleiche Größe angepasst, standardisiert oder getrimmt werden sollten. 3. Modelltraining: Sie können eine Vielzahl von Architekturen von konvolutionären neuronalen Netzwerken (CNN) verwenden, um das Modell zu trainieren, wie z.B. VGG, Inception, ResNet-Modell, unter anderem. Während des Trainings wird das Modell lernen, Muster in Bildern zu erkennen. 4. Modellauswertung: Sie können eine Vielzahl von Bildern und Verallgemeinerungskapazitäten mit einem Satz von Testdaten verwenden. Wenn das Modell nicht genug sein wird, um das Modell anzupassen