[NHẠC]
Trong bài học về học sâu này,
chúng ta đã nói về hai thứ rất thú vị mà bạn có thể thực hiện với học sâu.
Một cái là phân loại hình ảnh, và một cái là truy xuất hình ảnh.
Và cả hai chúng ta đã nói đến các tính năng sâu.
Hãy tiếp tục và xây dựng ghi chú cho
phân loại hình ảnh sử dụng các tính năng sâu.
Hẫy đặt tên cho ghi chú này.
Đây sẽ là Image Classification
with Deep Features.
Và tôi sẽ ẩn tiêu đề và
thanh công cụ để có nhiều không gian hơn như thường lệ.
Chúng ta sẽ thực hiện.
Thực sự tôi đã mắc một lỗi nhỏ ở đây vì thế
chúng ta sẽ Fire uo GraplabCreates.
Hãy nhập GraphLab, đây chúng ta có.
Điều đầu tiên mà chúng ta sẽ làm là tải một tập dữ liệu phân tích hình ảnh.
Đây là một tập dữ liệu chuẩn được gọi là SIFR10.
Chúng a chọn một tập nhỏ nơi mà chúng ta óc boonss danh mục
của các đối tượng chúng ta cố gắng nhận dạng.
Tôi sẽ tải tập dữ liệu và
tập dữ liệu này đã được chia thành dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra
vởi vì trong computer vision thường chia để mỗi nhà nghiên cứu sử dụng
tập huấn luyện và tập kiểm tra giống nhau, vì thế giấy tờ trở nên tương đối hơn.
Tôi sẽ tải Sframe mà chứa tập dữ liệu.
graphlab.SFrame và cho dữ liệu đào tạo,
có một thư mục ở đây được gọi là image_train_data.
Và sau đó với dữ liệu kiểm tra, hãy lấy image_test.
Chúng ta có SFrame nữa.
Mã image_test_data.
Đây chúng ta có, chúng ta đang tải hai tập dữ liệu này,
hãy bắt đầu bằng việc khám phá dữ liệu một chút.
Khám phá dữ liệu hình ảnh.
Cái mà chúng ta sẽ làm là sử dụng canvas.
Tôi sẽ chỉ canvas để hiển thị nó trên ghi chú,
như chúng ta đang làm trên một vài ghi chú.
Nó trở thành thứ mà chúng ta có thể mạng về nhà.
Tôi sẽ thiết lâp grapglab.canvas và
tôi sẽ đặt mục tiêu là ghi chú ipython.
Nó sẽ xuất bất kì điều gì trên ghi chú ipython mà chúng ta làm.
Hãy bắt đầu bằng việc nhìn vào dữ liệu chuỗi.
Chuỗi hình ảnh và ở đây có một số cột nhưng
cột mà chúng ta thực sự quan tâm ở đây là cột hình ảnh.
Tôi sẽ nhập .show vào đó và
chúng ta sẽ nhìn nhanh vào cột hình ảnh.
Những hình ảnh không quá lớn, vì thế tôi tạm thời sẽ tăng
phông ở đây để chúng ta có thể thấy các hình ảnh.
Nếu bạn nhìn vào nó, có một con chim, có một số con mèo, có một số con chó và
một vài chiếc ô tô.
Tập dữ liệu này tất cả là về mèo, chó, ô tô và chim.
[NHẠC]