Введение в свёрточные нейронные сети

Моделирование изображений с помощью Keras

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

Программное обеспечение и предварительные требования

• Курс DataCamp по глубокому обучению
• Машинное обучение:
  • Переобучение
  • Оценка модели
  • Кросс-валидация

Изображения как данные

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

Изображения как данные

data.shape

(2832, 4256, 3)

Изображения как данные

data[1000, 1500]

array([0.73333333, 0.07843137, 0.14509804])

Изображения как данные

data[250, 3500]

array([0.25882353, 0.43921569, 0.77254902])

Изменение данных изображения

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

Изменение изображения

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

plt.imshow(data)
plt.show()

Чёрно-белые изображения

Чёрно-белые изображения

Чёрно-белые изображения

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

plt.imshow(tshirt)
plt.show()

Давайте потренируемся!

Моделирование изображений с помощью Keras