इमेज क्लासिफिकेशन

Keras के साथ Image Modeling

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

इमेज क्लासिफिकेशन

इमेज क्लासिफिकेशन: ट्रेनिंग

इमेज क्लासिफिकेशन: इवैल्यूएशन

क्लास डेटा का प्रतिनिधित्व: वन-हॉट एन्कोडिंग

labels = ["shoe", "dress", "shoe", "t-shirt", 
          "shoe", "t-shirt", "shoe", "dress"]

क्लास डेटा का प्रतिनिधित्व: वन-हॉट एन्कोडिंग

array([[0., 0., 1.],    <= shoe
       [0., 1., 0.],    <= dress
       [0., 0., 1.],    <= shoe
       [1., 0., 0.],    <= t-shirt
       [0., 0., 1.],    <= shoe
       [1., 0., 0.],    <= t-shirt
       [0., 0., 1.],    <= shoe
       [0., 1., 0.]])   <= dress

वन-हॉट एन्कोडिंग

categories = np.array(["t-shirt", "dress", "shoe"])

n_categories = 3
ohe_labels = np.zeros((len(labels), n_categories))

for ii in range(len(labels)):

    jj = np.where(categories == labels[ii])

    ohe_labels[ii, jj] = 1

वन-हॉट एन्कोडिंग: प्रेडिक्शन टेस्टिंग

test

array([[0., 0., 1.], 
       [0., 1., 0.], 
       [0., 0., 1.], 
       [0., 1., 0.], 
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 1., 0.]])

(test * prediction).sum()

6.0

prediction

array([[0., 0., 1.], 
       [0., 1., 0.], 
       [0., 0., 1.], 
       [1., 0., 0.], <= incorrect
       [0., 0., 1.],
       [1., 0., 0.], <= incorrect
       [0., 0., 1.], 
       [0., 1., 0.]])

अभ्यास करते हैं!

Keras के साथ Image Modeling