Tutorial de Feather: Clasificación de Imágenes Simple
Índice 📝
- Introducción al Script Feather
- Estructura de Archivos
- Archivo ftr.py
- Archivo main.py
- Función Especial init
- Parámetros de init
- Responsabilidades de init
- Componente de Subida de Archivos
- Título del Componente
- Restricciones de Archivos
- Función run_image_classification
- Formato de Archivos de Entrada
- Conversión a Arrays de Numpy
- Transformación de Imágenes
- Uso de Modelo ResNet
- Importación del Modelo
- Transformaciones de Entrada
- Clases de ImagenNet
- Función run_model
- Transformación de Imágenes
- Paso de Imágenes al Modelo
- Clasificación de Imágenes
- Componente de Visualización
- Presentación de Resultados
- Texto de Clasificación
- Actualización y Descripción del Modelo
- Actualización Automática
- Descripción en la Marketplace
- Requisitos de Archivos para Feather
- Archivos Necesarios
- Bundling del Script
- Publicación del Modelo
- Obtención de API Key
- Proceso de Publicación
Introducción al Script Feather
El script Feather proporciona una manera eficiente de implementar modelos de clasificación de imágenes. En este artículo, exploraremos detalladamente su funcionamiento y estructura.
Estructura de Archivos
El script se compone de dos archivos principales: ftr.py y main.py. Cada uno desempeña un papel crucial en la ejecución del modelo.
Archivo ftr.py
Este archivo contiene la función init, responsable de inicializar los componentes visuales y de configurar el entorno para la clasificación de imágenes.
Archivo main.py
Aquí reside la lógica central del modelo, incluyendo la transformación de imágenes, la ejecución del modelo y la presentación de resultados.
Función Especial init
La función init es el punto de partida del script Feather, encargada de preparar la interfaz visual y definir los parámetros iniciales.
Parámetros de init
Aunque el nombre de la función es arbitrario, los parámetros que recibe son cruciales para su funcionamiento.
Responsabilidades de init
La función init se encarga de mostrar los componentes iniciales en la interfaz, como el cargador de archivos.
Componente de Subida de Archivos
El componente de subida de archivos permite al usuario cargar imágenes para su clasificación.
Título del Componente
El título del componente proporciona orientación al usuario sobre el propósito de la función.
Restricciones de Archivos
Se limita la carga a archivos de imagen para garantizar la coherencia del proceso de clasificación.
Función run_image_classification
Esta función se encarga de procesar las imágenes cargadas y prepararlas para su clasificación.
Formato de Archivos de Entrada
Las imágenes se reciben en forma de lista de objetos o diccionarios, cada uno con un nombre y datos asociados.
Conversión a Arrays de Numpy
Se utiliza una comprensión de listas para extraer los datos de imagen y convertirlos en arrays de numpy.
Transformación de Imágenes
Las imágenes se transforman según los requisitos del modelo, Preparándolas para la clasificación.
Uso de Modelo ResNet
El modelo ResNet proporcionado por torchvision se emplea para la clasificación de imágenes.
Importación del Modelo
El modelo se importa directamente de torchvision para su fácil acceso.
Transformaciones de Entrada
Se aplican transformaciones a las imágenes para adaptarlas al formato aceptado por ResNet.
Clases de ImagenNet
Las clases predefinidas de ImagenNet se utilizan para interpretar las salidas del modelo.
Función run_model
Esta función ejecuta el modelo ResNet sobre las imágenes procesadas y devuelve las clasificaciones.
Transformación de Imágenes
Las imágenes se transforman en tensores y se envían al modelo para su clasificación.
Paso de Imágenes al Modelo
Se procesa un lote de imágenes a la vez para mejorar la eficiencia del proceso.
Clasificación de Imágenes
Las salidas del modelo se agregan y se devuelven como resultados de clasificación.
Componente de Visualización
El componente de visualización muestra las clasificaciones obtenidas para cada imagen.
Presentación de Resultados
Los resultados se presentan de manera clara, indicando las clasificaciones asignadas a cada imagen.
Texto de Clasificación
Se muestra el texto de clasificación correspondiente a las salidas del modelo ResNet.
Actualización y Descripción del Modelo
El script Feather permite actualizar el modelo de manera sencilla y proporcionar una descripción para su identificación en la plataforma.
Actualización Automática
Los modelos se actualizan automáticamente cuando se utiliza el mismo nombre al publicar una nueva versión.
Descripción en la Marketplace
Se puede agregar una descripción detallada del modelo para facilitar su identificación en la plataforma.
Requisitos de Archivos para Feather
El script Feather requiere ciertos archivos para su Correcto funcionamiento.
Archivos Necesarios
Se necesitan los archivos ftr.py, main.py, y un archivo que contenga las clases de ImagenNet.
Bundling del Script
Los archivos se agrupan utilizando el método file_bundle antes de su publicación.
Publicación del Modelo
El proceso de publicación del modelo implica algunos pasos clave para asegurar su disponibilidad y accesibilidad.
Obtención de API Key
Se requiere una clave de API para publicar el modelo en la plataforma.
Proceso de Publicación
El proceso de publicación incluye la carga del modelo, la obtención de la clave de API y la finalización de la publicación.
Aspectos Destacados
- Eficiente Clasificación de Imágenes: El script Feather simplifica el proceso de clasificación de imágenes con su interfaz intuitiva.
- Integración con Modelos Preentrenados: La utilización del modelo ResNet facilita la implementación de modelos de clasificación sofisticados.
- Actualización Automática: Los modelos pueden actualizarse fácilmente sin necesidad de intervención manual.
- Descripción Personalizada: Se puede proporcionar una descripción detallada del modelo para su identificación en la plataforma.
Preguntas Frecuentes
¿Puedo utilizar mis propios modelos en Feather?
Sí
No difficulty
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