Fortgeschrittenes Computer Vision Tutorial

Inhaltsverzeichnis

📌 Einleitung
📌 Hintergrund
📌 Installation der Bibliothek
📌 Laden des VGG16-Modells
📌 Verarbeitung der Bilder
📌 Definition der Verlustfunktion
📌 Definition der Grad-CAM-Funktion
📌 Visualisierung der Ergebnisse für die Persische Katze
📌 Visualisierung der Ergebnisse für das Seelöwenbild
📌 Fazit
📌 Ressourcen

Einleitung

In der heutigen Zeit werden wir eine Visualisierungsmethode, ein weiteres Verfahren, ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, verwenden. Wir werden die Grad-CAM-Funktion nutzen, die uns dabei helfen wird, ein Foto zu nehmen und uns auf bestimmte Bereiche auf dem Foto zu konzentrieren, die dem Modell helfen, Vorhersagen zu treffen. Zum Beispiel war bei dieser Katze ihr Gesicht das relevante Merkmal, das uns half, die Katze vorherzusagen, und in dieser Linie können Sie die beiden Bereiche sehen, einen in der Nähe des Kopfes und den anderen am Körper.

Hintergrund

Um diese Funktionalität zu erreichen, werden wir eine fantastische Bibliothek verwenden. Ich werde sie in wenigen Sekunden erklären, und im 10-Minuten-Tutorial werden Sie verstehen, wie Sie es in Ihrem eigenen Modell tun können. Wir werden die TF Keras Vis-Bibliothek installieren. Sie können sie googeln und auf GitHub finden. Diese Bibliothek verfügt über mehrere Funktionen, und wir werden uns auf eine Grad-CAM-Funktion konzentrieren.

Installation der Bibliothek

Um diese Funktion nutzen zu können, müssen wir zunächst einige Bibliotheken importieren. Wir werden TensorFlow und OpenCV verwenden, und als nächstes werden wir das VGG16-Modell laden. Wir werden eine der 1000 Klassen des Modells auswählen und erklären, welcher Bereich in unserem Testbild ist. Unser Bild wurde im Grunde genommen von Google heruntergeladen. Sie können es selbst tun, aber ich werde sowohl den Code als auch die Bilder in meinem GitHub hinterlassen.

Laden des VGG16-Modells

Lassen Sie uns zunächst eine Variable erstellen, die auf unser VGG16-Modell zeigt, und lassen Sie uns die Modellzusammenfassung ausgeben. Oh, ich habe das "16" neben dem VGG vergessen. Lassen Sie uns das noch einmal ausführen. Okay, das ist das VGG16, und Sie können sehen, dass die letzte Ebene das Bild ist, das eine der tausend Klassen ist. Sie können es googeln, und wir werden eine der Klassen auswählen, nämlich die Perserkatze, Klasse 283, und schauen uns auch den Löwen an. Es ist Klasse 150.

Verarbeitung der Bilder

Als nächstes werden wir unsere Bilder laden. Die Perserkatze wird Bildnummer eins sein, und das Seelöwenbild wird Bild zwei sein. Lasst uns sehen, welchen Typ Bildnummer eins hat. Grundsätzlich möchten wir sehen, dass es ein Bild ist, und jetzt verstehen wir, dass wir es in ein numpy-Array umwandeln müssen. Unser Modell benötigt ein Zahlenarray, eine Variable.

Definition der Verlustfunktion

Jetzt werden wir unsere Verlustfunktion definieren, die uns helfen wird, uns auf unsere relevanten Klassen zu konzentrieren. Wir werden diese Verlustfunktionen für zwei Klassen erstellen. Indexnummer 0 wäre die Perserkatze, das heißt 283, und Indexnummer eins wäre der Seelöwe, der 150 ist.

Definition der Grad-CAM-Funktion

Diese Funktion wird aus der TF Keras Vis-Bibliothek importiert. Wir werden einige Funktionen laden und eine Funktion namens CM von Matplotlib laden, die uns helfen wird, das Bild zu extrahieren. Wir werden auch die Normalisierung von TF Keras verwenden, sowie Grad-CAM.

Visualisierung der Ergebnisse für die Persische Katze

Nachdem wir die Grad-CAM-Funktion definiert haben, werden wir die Bilder visualisieren. Zuerst müssen wir das Bild extrahieren und dann die Farbkarte "Jet" verwenden. Dann werden wir die Originalbilder und die Ergebnisbilder anzeigen, um den Effekt der Grad-CAM zu sehen.

Visualisierung der Ergebnisse für das Seelöwenbild

Wir werden den gleichen Prozess für das Seelöwenbild wiederholen und die Ergebnisse anzeigen.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir eine Visualisierungsmethode namens Grad-CAM für Convolutional Neural Networks angewendet. Wir haben gesehen, wie wir mit dieser Methode bestimmte Bereiche in Bildern hervorheben können, um die Vorhersagen des Modells zu verstehen. Wir hoffen, dass Sie dieses Tutorial genossen haben!

Ressourcen

• GitHub-Repository für den Code und die Bilder
• Link zu den 1000 ImageNet-Klassen

Höhepunkte

• Anwendung von Grad-CAM zur Visualisierung relevanter Bildbereiche für Vorhersagen von CNN-Modellen.
• Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung von Grad-CAM in Ihrem eigenen Modell.
• Verwendung der TF Keras Vis-Bibliothek für Bildvisualisierungstechniken.

FAQ

Frage: Kann ich Grad-CAM auch auf meinen eigenen Bildern anwenden?
Antwort: Ja, Sie können Grad-CAM auf eigenen Bildern anwenden, solange Sie ein trainiertes CNN-Modell haben.

Frage: Welche Version von TensorFlow wird für dieses Tutorial benötigt?
Antwort: Das Tutorial wurde mit TensorFlow 2.x durchgeführt, aber Grad-CAM kann auch mit früheren Versionen funktionieren.

Frage: Gibt es eine Möglichkeit, die Grad-CAM-Visualisierungen zu verbessern?
Antwort: Ja, Sie können die Verlustfunktion anpassen oder die Modellarchitektur ändern, um bessere Ergebnisse zu erzielen.