こんにちは、Wei Xue AI です。今日は、ディープラーニングの実践 49 - 畳み込みニューラル ネットワークと注意メカニズムに基づく自動車ブランドとモデルの分類と認識の応用を紹介します。このプロジェクトは、賢くて鋭い目のようなものです。ひたすらクルマの世界へ。このプロジェクトでは、ディープ ラーニング アリーナを提供する強力なツールとして PyTorch を使用し、強力なモデルの設計とトレーニングを可能にします。このモデルは強力な車のエンジンのようなもので、車の写真から独自の特徴を抽出できます。
目次
- 導入
- データセットの紹介
- 畳み込みニューラル ネットワークと注意メカニズムを理解する
- モデルを構築する
- データの前処理
- モデルトレーニング
- モデルの評価と結果の視覚化
- 要約する
1 はじめに
現在の深層学習の分野では、画像分類は非常に成熟した分野になっています。この記事では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とアテンション メカニズムを使用して自動車のメーカーとモデルを分類および認識する方法を紹介します。このタスクを達成するには、強力な深層学習フレームワークである PyTorch と StanfordCars データセットを使用します。
このプロジェクトでは、スポットライトのような注意メカニズムを使用して、写真の最も重要な部分に焦点を当てます。アテンション メカニズムを通じて、モデルをよりスマートにして、自動車メーカーやモデルに関連する微妙な違いを検出できるようになり、それによって分類精度が向上します。
このインテリジェントなモデルを育成するために、ラベル付きデータセットを使用したモデルのトレーニングに多大な時間と労力を費やしました。これらのデータセットは、それぞれが固有のメーカーとモデルを持つさまざまな車のようなものです。このデータをモデルに入力することにより、モデルに無限に車を供給するようなもので、モデルはさまざまなメーカーやモデルの車を認識して分類することを徐々に学習できるようになります。
プロジェクトがテスト段階に入ると、