Jaké jsou kroky při vytváření vlastní mobilní aplikace pro rozpoznávání objektů pomocí nástrojů Google Cloud Machine Learning a TensorFlow Object Detection API?
Vytvoření vlastní mobilní aplikace pro rozpoznávání objektů pomocí nástrojů Google Cloud Machine Learning a TensorFlow Object Detection API zahrnuje několik kroků. V této odpovědi poskytneme podrobné vysvětlení každého kroku, které vám pomůže pochopit proces.
1. Sběr dat:
Prvním krokem je shromáždit různorodou a reprezentativní datovou sadu obrázků, které obsahují objekty, které chcete rozpoznat. Tato datová sada by měla obsahovat různé úhly, světelné podmínky a pozadí, aby byla zajištěna robustnost. Můžete použít veřejně dostupné datové sady nebo vytvořit vlastní datovou sadu pořízením snímků pomocí fotoaparátu.
2. Anotace dat:
Jakmile shromáždíte datovou sadu, dalším krokem je anotace obrázků. Anotace zahrnuje označení objektů zájmu na každém obrázku. To lze provést ručně nebo pomocí nástrojů pro poznámky, které vám umožní kreslit ohraničující rámečky kolem objektů. Poznámky by měly obsahovat souřadnice ohraničujících rámečků a odpovídající štítky tříd.
3. Předzpracování dat:
Po anotaci datové sady je důležité data předzpracovat, aby bylo zajištěno, že jsou ve vhodném formátu pro školení. To může zahrnovat změnu velikosti obrázků, normalizaci hodnot pixelů a převod anotací do formátu kompatibilního s TensorFlow Object Detection API, jako je formát TFRecord.
4. Výběr modelu:
Dalším krokem je výběr předem trénovaného modelu detekce objektů z TensorFlow Object Detection Model Zoo. Model, který si vyberete, by měl být trénován na rozsáhlém datovém souboru a měl by být schopen detekovat objekty, které vás zajímají. Model Zoo nabízí řadu modelů s různými architekturami a kompromisy ve výkonu.
5. Přenos učení:
Chcete-li přizpůsobit předem trénovaný model vašemu konkrétnímu úkolu, musíte provést učení přenosu. Učení přenosu zahrnuje přeškolení několika posledních vrstev předem trénovaného modelu na vaší anotované datové sadě. To umožňuje modelu naučit se specifické vlastnosti objektů, které chcete rozpoznat. Během učení přenosu můžete upravit hyperparametry, jako je rychlost učení, velikost dávky a počet školicích kroků, abyste optimalizovali výkon modelu.
6. Školení:
Jakmile je model nakonfigurován pro přenos učení, můžete zahájit tréninkový proces. Trénink zahrnuje vkládání předzpracované datové sady do modelu a iterativní úpravu parametrů modelu tak, aby se minimalizoval rozdíl mezi předpokládanými ohraničujícími rámečky a anotacemi základní pravdy. Tréninkový proces může být výpočetně náročný a může vyžadovat použití GPU nebo distribuovaných výpočetních zdrojů.
7. Hodnocení:
Po zaškolení je důležité vyhodnotit výkon modelu na samostatné ověřovací sadě dat. To vám pomůže posoudit, jak dobře se model zobecňuje na neviditelná data, a identifikovat případné problémy, jako je nadměrné nebo nedostatečné vybavení. Hodnotící metriky, jako je průměrná průměrná přesnost (mAP), lze použít ke kvantifikaci výkonu modelu.
8. Export modelu:
Jakmile budete s výkonem modelu spokojeni, můžete jej exportovat pro nasazení v mobilní aplikaci. TensorFlow Object Detection API poskytuje nástroje pro export natrénovaného modelu ve formátu vhodném pro mobilní zařízení, jako je TensorFlow Lite nebo TensorFlow Mobile.
9. Vývoj mobilních aplikací:
Posledním krokem je vývoj mobilní aplikace, která integruje exportovaný model. To zahrnuje integraci knihovny TensorFlow Lite nebo TensorFlow Mobile do vaší aplikace a psaní kódu pro načtení modelu a provádění detekce objektů v reálném čase na vstupních obrázcích nebo video streamech. Aplikace může také obsahovat další funkce, jako je návrh uživatelského rozhraní, snímání obrázků a vizualizace výsledků.
Vytvoření vlastní mobilní aplikace pro rozpoznávání objektů pomocí nástrojů Google Cloud Machine Learning a TensorFlow Object Detection API zahrnuje kroky, jako je sběr dat, anotace, předběžné zpracování, výběr modelu, učení přenosu, školení, hodnocení, export modelu a vývoj mobilních aplikací. Každý krok hraje důležitou roli v celkovém procesu a pro zajištění úspěšného výsledku je v každé fázi zapotřebí věnovat pozornost detailům.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Jak se vytvářejí algoritmy, které si můžeme vybrat?
- Jak se vytváří model ML?
- Jaké jsou nejpokročilejší využití strojového učení v maloobchodě?
- Proč je strojové učení stále slabé u streamovaných dat (například obchodování)? Je to kvůli datům (nedostatek rozmanitosti pro získání vzorců) nebo příliš velkému množství šumu?
- Proč, když ztráta neustále klesá, naznačuje to neustálé zlepšování?
- Jak se algoritmy strojového učení učí optimalizovat samy sebe, aby byly spolehlivé a přesné při použití na nových/neznámých datech?
- Jaké jsou hyperparametry m a b z videa?
- Jaká data potřebuji pro strojové učení? Obrázky, text?
- Odpověď ve slovenštině na otázku „Jak mohu zjistit, který typ učení je pro mou situaci nejlepší?“
- Musím si nainstalovat TensorFlow?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning