งานในห้องปฏิบัติการจาก AI for Beginners Curriculum
ลองจินตนาการว่าคุณต้องพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับสถานรับเลี้ยงสัตว์เลี้ยงเพื่อจัดเก็บข้อมูลสัตว์เลี้ยงทั้งหมด หนึ่งในฟีเจอร์ที่ยอดเยี่ยมของแอปพลิเคชันนี้คือการค้นหาสายพันธุ์จากภาพถ่ายโดยอัตโนมัติ ซึ่งสามารถทำได้สำเร็จโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม
คุณต้องฝึกเครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันเพื่อจำแนกสายพันธุ์ต่าง ๆ ของแมวและสุนัขโดยใช้ชุดข้อมูล Pet Faces
เราจะใช้ Oxford-IIIT Pet Dataset ซึ่งมีภาพของสุนัขและแมวจาก 37 สายพันธุ์ที่แตกต่างกัน
เพื่อดาวน์โหลดชุดข้อมูล ให้ใช้โค้ดนี้:
!wget https://thor.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gzหมายเหตุ: ภาพในชุดข้อมูล Oxford-IIIT Pet Dataset ถูกจัดเรียงตามชื่อไฟล์ (เช่น Abyssinian_1.jpg, Bengal_2.jpg) โน้ตบุ๊กนี้มีโค้ดสำหรับจัดระเบียบภาพเหล่านี้ลงในไดเรกทอรีเฉพาะสายพันธุ์เพื่อให้ง่ายต่อการจำแนก
เริ่มต้นงานในห้องปฏิบัติการโดยเปิด PetFaces.ipynb
คุณได้แก้ปัญหาที่ค่อนข้างซับซ้อนเกี่ยวกับการจำแนกภาพตั้งแต่เริ่มต้น! มีคลาสจำนวนมาก และคุณยังสามารถได้ความแม่นยำที่เหมาะสม! นอกจากนี้ยังสมเหตุสมผลที่จะวัดความแม่นยำแบบ top-k เพราะบางคลาสอาจสับสนได้ง่าย ซึ่งแม้แต่มนุษย์เองก็อาจแยกแยะไม่ชัดเจน
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้