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猫奴的自我修养,教你如何用机器学习识别猫的品种

编辑:宠物猫简介网时间:2019-05-07 14:03:25阅读次数:

猫从修身养性,教你如何使用机器学习识别猫种

作者以利沙寺 ? 编译米卡 ?CDA源数据分析师

之前,我进行了简单的机器学习实验,确定图像是否是墨西哥卷饼。

使用相同的基于云计算的认知机器学习技术的自定义愿景,我想处理更复杂的场景。

猫如何学习算法可以确定孕育机?

训练数据集

按照惯例,我需要输入的机器学习算法的一些图片,让我们懂得学习什么。

首先,我发现猫品种的列表,包括名称和图像信息,然后发现的基础上,这幅画。

然后我搜索Flickr上,分别每只猫的品种,并使用Chrome扩展程序,从第一页下载图像。

当在画面看,为什么不使用谷歌Flickr图片下载高清晰度图像使用Chrome扩展程序。

Flickr上的苏格兰折猫

我花了大约一个小时,下载图片,然后将图片处理。删除不要的猫的照片,避免了训练集的影响。

然后,我删除了同一场景同一猫形象。这是为了避免过度训练算法,以避免它看起来对图像的精确匹配,而不是侧重于预测。

请记住,目的是让机器学习算法来识别以前没见过的新的信息,而不是寻找一个精确匹配。

最后,我要确保每个品种至少收集五幅画面,因为这是在自定义视觉创建所需的标签图像的数量。

然而,一些常见的猫品种有20多个图像,而只有约6图像提供一些不太常见的品种。

每一个物种都有不同的训练图像的

这可能导致鉴定结果偏差,但至少我们知道潜在的偏差算法。

最后,我收集的猫超过900倍的图像,它包含50个不同的品种。

在完成数据收集,所有图像我上传到自定义愿景,并且每幅图像被标记为相应品种。

在此之后,只需点击一个按钮来训练算法,可以预见品种猫几秒钟的事。

测试数据集

有趣的部分开始,让我们来看看算法的性能。

性能也不错

基于900倍的图像和50个品种的标签,该算法的性能并不差。

这是比我预期的,因为认识到它不仅仅是图像是否是一只猫。

对于未经训练的人,猫品种之间的判断细微的差别是非常困难的。

在半信半疑的态度,我打算用测试算法之前从未见过的图片。

首先,索拉,我的耳朵没有分手苏格兰折。

首先,我的猫是纯种苏格兰折的前提下知道,我测试了它使用的算法。

索拉是53苏格兰折的概率。9%

测试我的猫很有趣,因为所有的苏格兰折猫的图像训练集,猫折耳根。

我不认为这有任何影响,然后测试索拉的几张照片。

图34是仅索拉苏格兰折的概率。1%

突然,我的猫被判定为一只猫很可能是威尔士。

然后,我检查了教练组的所有标记的图像威尔士猫,甚至还发现了索拉长相酷似猫图片。

虽然每只猫品种都有其独特的外观,但是,不同种类的猫的完成可能是面部的形态非常相似。

也许还有威尔士的更多不同的猫形象,以避免这样的问题。

测试成功的例子

让我们来看看一些不同品种的试验是成功的范例。

96.9%的暹罗猫

99.8%阿比西尼亚人

99.9%的猫萨凡纳

我必须说,当算法准确地预测给出随机各种图像,真是太神奇了。

但这种方法也不是没有缺陷的,让我们来看看故障预测的一些实例。

预测失败的例子

暹罗猫的算法测试的影响之前非常好,让我们来看看。

首先,从测试的背面拍摄的暹罗猫的图像会发生?

它不可能是一个暹罗猫

老实说,这并不奇怪。

暹罗猫的所有训练图像所面临的相机,而不是着眼于未来。

再次暹罗猫脸特写发生?

11.1%的暹罗猫

这个结果似乎是类似于前索拉我的脸特写测试结果。

也许只有当猫的脸来判断,该算法的效果会更好。

老实说,如果暹罗猫训练集图像有类似的情况,结果可能会高于11。优于1%。

让我们来测试一些不是猫形象。

狗,兔,豚鼠

您可能已经注意到,上述每个结果都有“猫”标签。

使用自定义愿景,你至少需要两个标签标注每个图像。

让我们来测试其他毛皮动物形象。

这货绝对不是谁喵的明星


有可能是一只猫

测试出来的猫

测试出来的猫

测试出来的猫

它不能是一只猫

显然,如果它看起来非常相似,该算法是很难分清哪些是一只猫,一只猫,什么是不。

受过训练的算法可能被基于颜色,图案,形状和整体模糊匹配。

结论

鉴于粗糙训练集,在一定条件下训练的算法可以猫品种的好法官。

然而,并非训练项目,该算法的性能不是很好,比如如何动物猫非猫区分。

所以,它的范围可以通过培训明确定义的任何计算机算法之前处理是明智的,投资的时候。

结束。

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