Clasificación de imágenes

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Este modelo de vista previa es un modelo de aprendizaje profundo que se puede volver a entrenar y se utiliza para clasificar imágenes. Puedes entrenarlo con tus propios datos y crear una habilidad ML para realizar la clasificación de imágenes. Este paquete ML debe volver a entrenarse. Si se implementa sin entrenarse antes, la implementación fallará con un error que indica que el modelo no está entrenado.

Este modelo no está disponible para instalaciones sin conexión.

Detalles del modelo

Tipo de entrada

Archivo

Descripción de entrada

Ruta completa del archivo de imagen en el que se quiere clasificar.

Asegúrate de que el formato de imagen es JPEG o PNG.

Descripción de salida

JSON con la etiqueta identificada para la imagen y la puntuación de confianza (entre 0 y 1).

{
  "response": {
    "label": "car",
    "confidence": 0.85657345056533813
  }
}

GPU recomendada

De forma predeterminada, se recomienda una GPU.

Capacitación habilitada

De forma predeterminada, el entrenamiento está habilitado.

Procesos

Este paquete es compatible con los tres tipos de procesos (entrenamiento completo, entrenamiento y evaluación). Para la mayoría de casos de uso, no se necesitan especificaciones de parámetros; el modelo utiliza técnicas avanzadas para encontrar un modelo eficiente. En entrenamientos posteriores al primero, el modelo utiliza el aprendizaje incremental (es decir, se utilizará la versión previamente entrenada, al final de una ejecución de entrenamiento).

Formato del conjunto de datos

Para los conjuntos de datos de entrenamiento y evaluación, indica una carpeta con una subcarpeta llamada images la cual puede contener varias carpetas con diferentes clases (por ejemplo, una carpeta llamada cats con fotos de gatos y otra llamada dogs con fotos de perros, y así sucesivamente).

Ejemplo:

-- <Training / Evaluation Directory>
   -- images
      -- Bus
         -- bus001.jpg
         -- bus002.jpg
         -- bus003.jpg
      -- Truck
         -- truck001.jpg
         -- truck012.png
         -- truck0030.jpeg
      -- Car

Variables de entorno

• Epochs: valor predeterminado 20.

Artefactos

Informe de clasificación

precision    recall  f1-score   support
    Positive       0.75      0.90      0.82        10
    Negative       0.88      0.70      0.78        10
    accuracy                           0.80        20
   macro avg       0.81      0.80      0.80        20
weighted avg       0.81      0.80      0.80        20

Matriz de confusión

Predictions.csv

Este es un archivo CSV con predicciones en el conjunto de pruebas utilizado para la evaluación.

filename      actual        predicted
38    00043.jpg    Positive    Positive
17    00001.jpg    Positive    Positive
59    00014.jpg    Negative    Positive
31    00015.jpg    Positive    Positive
15    00008.jpg    Positive    Positive
69    00025.jpg    Negative    Negative
49    00003.jpg    Positive    Positive
5      00034.jpg    Positive    Positive
36    00044.jpg    Positive    Positive
50    00042.jpg    Negative    Positive
96    00011.jpg    Negative    Negative
53    00046.jpg    Negative    Positive
94    00036.jpg    Negative    Negative