Introducere în CNN-uri

Modelarea imaginilor cu Keras

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

Software și cerințe prealabile

• Cursul DataCamp de Deep Learning
• Machine learning:
  • Supraantrenare
  • Evaluarea modelului
  • Validare încrucișată

Imaginile ca date

import matplotlib.pyplot as plt
data = plt.imread('stop_sign.jpg')
plt.imshow(data)
plt.show()

Imaginile ca date

data.shape

(2832, 4256, 3)

Imaginile ca date

data[1000, 1500]

array([0.73333333, 0.07843137, 0.14509804])

Imaginile ca date

data[250, 3500]

array([0.25882353, 0.43921569, 0.77254902])

Modificarea datelor imaginii

data[:, :, 1] = 0
data[:, :, 2] = 0
plt.imshow(data)
plt.show()

Modificarea unei imagini

data[200:1200, 200:1200, :] = [0, 1, 0]

plt.imshow(data)
plt.show()

Imagini alb-negru

Imagini alb-negru

Imagini alb-negru

tshirt[10:20, 15:25] = 1

plt.imshow(tshirt)
plt.show()

Să exersăm!

Modelarea imaginilor cu Keras