Читать книгу 120 практических задач онлайн

Для построения нейронной сети для распознавания объектов на изображениях, задача которой включает обнаружение и классификацию объектов, обычно используются глубокие сверточные нейронные сети (CNN). Давайте рассмотрим основные шаги и архитектуру модели для такой задачи.

Построение нейронной сети для распознавания объектов на изображениях

1. Подготовка данных

Процесс подготовки данных для обучения нейронной сети включает:

– Загрузку и предобработку изображений (масштабирование, нормализация и т.д.).

– Подготовку разметки данных (аннотации, которые указывают на наличие объектов и их классы на изображениях).

2. Построение модели с использованием CNN

Пример архитектуры модели с использованием сверточных слоев:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

# Пример создания модели для распознавания объектов на изображениях

# Параметры модели

input_shape = (224, 224, 3) # размер входного изображения (ширина, высота, каналы RGB)

num_classes = 10 # количество классов объектов для классификации

# Создание модели

model = Sequential()

# Сверточные слои

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))

model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

# Преобразование в одномерный вектор

model.add(Flatten())

# Полносвязные слои

model.add(Dense(128, activation='relu'))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# Компиляция модели

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Вывод архитектуры модели

model.summary()

```

Пояснение архитектуры и процесса:

1. Сверточные слои (Convolutional layers): В приведенном примере используются несколько сверточных слоев (`Conv2D`) с функцией активации `relu`, которые извлекают признаки из изображений. Каждый слой `Conv2D` сопровождается слоем `MaxPooling2D`, который уменьшает размерность данных, сохраняя важные признаки.