5 Arten der Blumenklassifizierung | DesNet121 | Trainingssatz 0,98 | Testsatz 0,95

Tutorial zur Bildklassifizierung mittels Transferlernen

Überblick

Willkommen zu diesem Notizbuch zur Bildklassifizierung mittels Transferlernen! In diesem Notebook untersuchen wir, wie man Transferlernen, eine leistungsstarke Technik des Deep Learning, zur Lösung eines Bildklassifizierungsproblems einsetzt.

Über Transfer Learning

Transferlernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es ermöglicht, ein für eine Aufgabe trainiertes Modell für das Training einer zweiten, verwandten Aufgabe wiederzuverwenden. Im Kontext des Deep Learning wird beim Transfer Learning ein vorab trainiertes neuronales Netzwerkmodell als Ausgangspunkt für eine neue Aufgabe verwendet, anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn entweder Daten- oder Rechenressourcen begrenzt sind.

Ziel

Das Ziel dieses Notebooks besteht darin, zu demonstrieren, wie Transferlernen zur Bildklassifizierung eines Datensatzes mit Blumenbildern eingesetzt werden kann. Wir werden ein vortrainiertes Convolutional Neural Network (CNN) als Merkmalsextraktor verwenden und darauf einen benutzerdefinierten Klassifikator aufbauen, um die Blumenarten vorherzusagen.

Datensatz

Wir verwenden den auf Kaggle verfügbaren „5 Flower Types Classification Dataset“. Der Datensatz enthält Bilder von fünf verschiedenen Blumenarten: Lilie, Lotus, Orchidee, Sonnenblume und Tulpe. Jedes Bild ist mit der entsprechenden Blumenart beschriftet.

Methodik

1. Datenaufbereitung: Wir beginnen mit der Vorbereitung des Datensatzes, einschließlich des Ladens von Bildern, der Vorverarbeitung und der Aufteilung in Trainings-, Validierungs- und Testsätze.
2. Modellbau: Als Nächstes laden wir ein vortrainiertes CNN als Basismodell, entfernen die oberen (Klassifizierungs-)Ebenen und fügen benutzerdefinierte Ebenen hinzu, um unseren Klassifikator zu erstellen.
3. Zug: Wir trainieren das Modell mithilfe von Transferlernen und optimieren die Gewichte der benutzerdefinierten Ebenen, während wir die Gewichte der vortrainierten Ebenen unverändert lassen.
4. Auswerten: Abschließend bewerten wir die Leistung des trainierten Modells im Testsatz und visualisieren die Ergebnisse.

Tools und Bibliotheken

Dabei kommen die Programmiersprache Python und mehrere Bibliotheken zum Einsatz, darunter TensorFlow, Keras und Matplotlib. Diese Bibliotheken bieten leistungsstarke Tools für Deep Learning, Modellerstellung und Visualisierung.