D2 | 水果好營養
2022年9月16日—(1)模型選擇:Google搜尋適用的PytorchPretrainedModel(多類別影像辨識),首選輕量型模型,以取得初步結果作後續優化的基準比較值。(2)訓練資料: ...
Part1:今日目標1.將下載完畢的訓練資料做整理。 2.基準模型搜尋和流程規劃。
Part2:內容 1.將下載完畢的訓練資料做整理。 (1)各類別資料集解壓縮(程式自動化解壓縮,共33個壓縮檔) (2)探索式資料分析(EDA, Exploratory Data Analysis) 各類別圖片數量,確認資料集數量是否平衡。 各類別有準心資訊圖片資料佔總數之比例,若數量沒有太少,考慮先將這些圖片用準心做圖片切割,作為基準模型(baseline)的訓練資料。 圖片大小差異,記錄相關特徵,以規劃後續資料前處理能採用哪些策略。 2.基準模型搜尋和流程規劃 (1)模型選擇: Google搜尋適用的Pytorch Pretrained Model (多類別影像辨識),首選輕量型模型,以取得初步結果作後續優化的基準比較值。 (2)訓練資料: 用準心裁切的訓練集圖片。 後續:參考D1筆記[1]用深度學習網路,讓模型自動學習偵測目標物於圖片的所在位置(無準心訓練圖片)。 3.專案進度 第一階段訓練資料下載完畢 實作程式,共2支: 自動化解壓縮 EDA訓練資料集 4.備註: 程式碼後續會統一放到Github上,後續文章將放上連結。 心得小語: 近期上班太常持續盯螢幕9~18(會議較少都在實作),下班後只覺得頭昏眼花 QQ 但鐵人賽強迫自己在下班後繼續進修,幸好馬上迎來周末(呼~~) 能調整步伐,喘息一下再繼續跟上大家的腳步啦~! 今日工時: 50min*3吃飽睡好,享受周末! Eat well and Sleep well, Enjoy a wonderful WEEKEND!!
...【Day 4】影像辨識- | 水果好營養
2022年9月4日 — 這邊介紹kaggle網站,kaggle提供各種主題的資料集,包含各式各樣的數據以及影像,讀者若是想要嘗試自己用不同主題做模型的訓練,也都可以到kaggle網站 ... Read More
【Day 4】影像辨識-- 資料集取得 | 水果好營養
這邊介紹kaggle網站,kaggle提供各種主題的資料集,包含各式各樣的數據以及影像,讀者若是想要嘗試自己用不同主題做模型的訓練,也都可以到kaggle網站去挑選資料。 Read More
D2 | 水果好營養
2022年9月16日 — (1)模型選擇: Google搜尋適用的Pytorch Pretrained Model (多類別影像辨識),首選輕量型模型,以取得初步結果作後續優化的基準比較值。 (2)訓練資料: ... Read More
【Day 5】影像辨識- | 水果好營養
2022年9月5日 — 統一圖片大小在我們開始進行模型訓練前還有一步要先做處理,由於我們所獲得的資料集可能大小不一而影響訓練模型,因此我們要先將所有照片統一大小。 Read More
AI影像辨識 | 水果好營養
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