Классификация изображений с помощью CNN на Python

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Классификация изображений с использованием CNN в Python
Шаги для настройки модели классификации изображений
Распознавание типа детали и ракурса

Вопрос или проблема

Я работаю над классификацией изображений, используя CNN. Мой набор данных содержит более 50 классов (50 папок), представляющих типы автомобильных деталей, и в каждой папке у нас есть марки автомобилей. В каждой папке с автомобилем содержатся изображения детали, сделанные с разных сторон: спереди, сзади, слева, справа, сверху, снизу. Например, папка “дверь” будет содержать разные марки автомобилей, в каждой из которых будут изображения двери, сделанные с разных сторон.

Мне нужно создать модель для распознавания типа автомобильной детали, а также стороны, с которой было сделано изображение. Пожалуйста, может кто-нибудь подсказать, как я могу использовать все эти папки для моего обучающего набора данных и как распознавать эти две вещи (тип и сторона).

Вы можете попробовать использовать метод tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator‘s flow_from_directory(). Вот несколько ссылок для справки:

Ответ или решение

Классификация изображений с использованием CNN в Python

Ваша задача по классификации изображений автомобильных деталей представляет собой интересный проект, связанный с глубоким обучением. С учетом того, что у вас имеется более 50 классов, каждый из которых представлен отдельной папкой на основе типа детали, и каждая папка содержит изображения различных брендов с разных ракурсов, мы можем предложить следующий подход для решения этой задачи с использованием свёрточных нейронных сетей (CNN) и библиотеки TensorFlow в Python.

Шаги для настройки модели классификации изображений

Структура папок:
Убедитесь, что структура ваших папок организована следующим образом:
```
dataset/
   door/
       brand1_img1.jpg
       brand1_img2.jpg
       ...
       brand2_img1.jpg
       ...
   hood/
       ...
   ...
```
Каждая папка соответствует типу детали, а изображения в них соответственно представляют различные марки машин.
Импорт необходимых библиотек:
Необходимо начать с импорта необходимых библиотек:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras import layers, models
```

Подготовка данных:
Используйте ImageDataGenerator для загрузки и предварительной обработки изображений. Этот класс предоставляет мощные инструменты для аугментации данных, что особенно полезно для улучшения обобщающей способности модели.

train_datagen = ImageDataGenerator(
   rescale=1./255,
   rotation_range=40,
   width_shift_range=0.2,
   height_shift_range=0.2,
   shear_range=0.2,
   zoom_range=0.2,
   horizontal_flip=True
)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
   'dataset/',
   target_size=(150, 150),  # Используйте размер, подходящий для вашей модели
   batch_size=32,
   class_mode='multi_outputs'  # Для многоклассовой классификации
)

Создание модели:
Определите архитектуру свёрточной нейронной сети. Например, базовая модель может выглядеть так:

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D(2, 2))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D(2, 2))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D(2, 2))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(len(train_generator.class_indices), activation='softmax'))  # Для вывода классов

Компиляция модели:
Используйте Adam, RMSprop или другой оптимизатор для компиляции модели:
```
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
             optimizer='adam',
             metrics=['accuracy'])
```

Обучение модели:
Обучите модель на ваших данных.

model.fit(train_generator, epochs=30)  # Измените число эпох в зависимости от качества обучения

Оценка результатов:
После завершения обучения важно проверить качество модели на тестовых данных и осуществить настройку параметров, если это необходимо.

Распознавание типа детали и ракурса

Для распознавания как типа детали, так и ракурса можно использовать многовыходную модель, где один выход будет классифицировать тип детали, а другой – ракурс. Для этого вам потребуется пометить изображения по типу детали и ракурсу.

Метки классов: Создайте две метки для каждой картинки: метка типа детали и метка ракурса. Вы можете использовать подход "сначала тип, затем ракурс" (например, door_front, door_back и т.д.).
Обучение модели: На этапе подготовки данных укажите, что используется два класса и последовательно обучите модель на этих двух задачах, разделив данные.
Применение предсказания: Используйте модель для предсказания как типа детали, так и ракурса на новых изображениях.

Следуя этим шагам, вы сможете создать модель для классификации изображений автомобильных деталей, которая будет способна распознавать как тип детали, так и ракурсы изображений. Не забывайте о важности аугментации данных и регуляризации для улучшения общего качества работы модели. Удачи вам в вашем проекте!