AI影像辨識 | 水果好營養
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0. 準備資料 0.1 影像資料首先,準備好要用到的訓練與測試資料集。 我們使用貓與狗的圖片資料來訓練貓狗辨識模型。 範例資料採用貓與狗各4000張圖片來訓練,並以各1000張照片做測試。 範例資料格式如下:
我們可以先預覽圖片:
library(dplyr) library(keras) ## Sample Images par(mfrow = c(6, 12), pty = "s", mar = c(0.2, 0.2, 0, 0)) for(x in c("cat","dog")) for(i in 1:36) sprintf("dataset/training_set/%ss/%s.%d.jpg", x, x, i) %>% image_load(target_size=c(150,150)) %>% image_to_array %>% as.raster(255) %>% plot可以發現很多難以辨識的圖片,但是透過訓練,電腦將可以快速且高準確率的辨識這些圖片唷。
0.2 資料讀取因為資料集很大,我們沒有辦法一次讀取所有資料來訓練,我們設定函數一次提取特定數量的資料,並對其做處理。
img255 = image_data_generator(rescale = 1/255) Generate = function(x, gen=img255, sz=20) flow_images_from_directory( x, gen, target_size = c(150, 150), batch_size = sz, class_mode = "binary" ) 1. CNN模型(Convolutional Neural Network) ...【Day 4】影像辨識- | 水果好營養
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