本教學(xué)示範(fàn)如何使用FastAI庫訓(xùn)練一個(gè)影像分類模型，區(qū)分貓和狗。 我們將逐步進(jìn)行，從資料準(zhǔn)備到模型訓(xùn)練和使用。
步驟一：資料準(zhǔn)備
- 影像搜尋函數(shù): 首先，我們定義一個(gè)函數(shù)用於從DuckDuckGo搜尋引擎搜尋影像。函數(shù)接受關(guān)鍵字和最大圖像數(shù)量作為輸入，並傳回圖像URL列表。
import os
iskaggle = os.environ.get('KAGGLE_KERNEL_RUN_TYPE', '')
if iskaggle:
!pip install -Uqq fastai 'duckduckgo_search>=6.2'
from duckduckgo_search import DDGS
from fastcore.all import *
import time, json
def search_images(keywords, max_images=200):
return L(DDGS().images(keywords, max_results=max_images)).itemgot('image')
- 搜尋和下載範(fàn)例圖片: 我們分別搜尋“dog photos”和“cat photos”，下載一張範(fàn)例圖片。
urls = search_images('dog photos', max_images=1)
from fastdownload import download_url
dest = 'dog.jpg'
download_url(urls[0], dest, show_progress=False)
from fastai.vision.all import *
im = Image.open(dest)
im.to_thumb(256,256)
同樣地，我們下載一張貓的圖片：
download_url(search_images('cat photos', max_images=1)[0], 'cat.jpg', show_progress=False)
Image.open('cat.jpg').to_thumb(256,256)
- 批次下載和預(yù)處理圖像: 我們下載多張貓和狗的圖片，並將其分別保存到
dog_or_not/dog和dog_or_not/cat資料夾中。 同時(shí)，我們調(diào)整圖像大小以提高效率。
searches = 'dog', 'cat'
path = Path('dog_or_not')
for o in searches:
dest = (path/o)
dest.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
download_images(dest, urls=search_images(f'{o} photo'))
time.sleep(5)
resize_images(path/o, max_size=400, dest=path/o)
- 清理無效影像: 刪除下載失敗或損壞的圖片。
failed = verify_images(get_image_files(path)) failed.map(Path.unlink)
步驟二：模型訓(xùn)練
- 建立DataLoader: 使用
DataBlock建立DataLoader，用於載入和處理影像資料。
dls = DataBlock(
blocks=(ImageBlock, CategoryBlock),
get_items=get_image_files,
splitter=RandomSplitter(valid_pct=0.2, seed=42),
get_y=parent_label,
item_tfms=[Resize(192, method='squish')]
).dataloaders(path, bs=32)
dls.show_batch(max_n=6)
- 微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型: 使用預(yù)先訓(xùn)練的ResNet50模型，並在我們的資料集上進(jìn)行微調(diào)。
learn = vision_learner(dls, resnet50, metrics=error_rate) learn.fine_tune(3)
步驟三：模型使用
- 預(yù)測(cè): 使用訓(xùn)練好的模型預(yù)測(cè)之前下載的範(fàn)例狗圖片。
is_dog,_,probs = learn.predict(PILImage.create('dog.jpg'))
print(f'This is a: {is_dog}.')
print(f"Probability it's a dog: {probs[1]:.4f}")
輸出結(jié)果：
This is a: dog. Probability it's a dog: 1.0000
這個(gè)教學(xué)展示如何利用FastAI快速建立一個(gè)簡(jiǎn)單的影像分類模型。 記住，模型的準(zhǔn)確性取決於訓(xùn)練資料的品質(zhì)和數(shù)量。
以上是如何從我在Kaggle上的數(shù)據(jù)中創(chuàng)建模型的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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