Data-scientist, ML- engineer,
Автоматическое распознавание и классификация изображений продуктов пит
Добавлено
21 мая 2024 в 22:43
Моя задача заключалась в создании системы компьютерного зрения, способной распознавать и классифицировать продукты питания на изображениях. Это проект, который объединяет мои навыки в области программирования на Python, глубокого обучения, обработки естественного языка и компьютерного зрения.
Сбор данных:
Для начала работы над проектом, я собрал обширный набор данных, содержащий изображения различных продуктов питания. Я использовал открытые базы данных, такие как Open Images Dataset и Food-101, а также собрал дополнительные изображения из интернета.
Предварительная обработка данных:
Одним из важных этапов была предварительная обработка собранных данных. Я провел масштабирование изображений, чтобы они имели одинаковый размер, а также выполнил уменьшение размерности для ускорения обучения модели.
Обучение модели:
Для обучения модели я использовал библиотеки TensorFlow и Keras. Я начал с дообучения предварительно обученной модели VGG16 на моем наборе данных с использованием метода передаточного обучения. После этого я провел эксперименты с различными архитектурами нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети глубокого обучения (CNN), чтобы достичь наилучших результатов классификации.
Оценка производительности модели:
После обучения модели я оценил ее производительность на тестовом наборе данных. Я использовал метрики, такие как точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision) и F1-мера, чтобы оценить качество классификации.
Интеграция с NLP:
Дополнительно к распознаванию продуктов по изображениям, я решил расширить функциональность проекта, добавив возможность ввода текстовых описаний продуктов. Для этого я использовал методы обработки естественного языка (NLP), чтобы анализировать и классифицировать текстовые данные о продуктах.
Развертывание системы:
Наконец, после успешного обучения и тестирования модели, я развернул систему в продакшн с помощью фреймворка Flask, создав API, который принимает изображения или текстовые описания продуктов в качестве входных данных и возвращает предсказания классов продуктов.
Заключение:
Этот проект позволил мне продемонстрировать мои навыки в области глубокого обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка и программирования на Python. Он также открыл для меня новые возможности в области разработки приложений, объединяющих различные технологии для решения сложных задач.
Сбор данных:
Для начала работы над проектом, я собрал обширный набор данных, содержащий изображения различных продуктов питания. Я использовал открытые базы данных, такие как Open Images Dataset и Food-101, а также собрал дополнительные изображения из интернета.
Предварительная обработка данных:
Одним из важных этапов была предварительная обработка собранных данных. Я провел масштабирование изображений, чтобы они имели одинаковый размер, а также выполнил уменьшение размерности для ускорения обучения модели.
Обучение модели:
Для обучения модели я использовал библиотеки TensorFlow и Keras. Я начал с дообучения предварительно обученной модели VGG16 на моем наборе данных с использованием метода передаточного обучения. После этого я провел эксперименты с различными архитектурами нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети глубокого обучения (CNN), чтобы достичь наилучших результатов классификации.
Оценка производительности модели:
После обучения модели я оценил ее производительность на тестовом наборе данных. Я использовал метрики, такие как точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision) и F1-мера, чтобы оценить качество классификации.
Интеграция с NLP:
Дополнительно к распознаванию продуктов по изображениям, я решил расширить функциональность проекта, добавив возможность ввода текстовых описаний продуктов. Для этого я использовал методы обработки естественного языка (NLP), чтобы анализировать и классифицировать текстовые данные о продуктах.
Развертывание системы:
Наконец, после успешного обучения и тестирования модели, я развернул систему в продакшн с помощью фреймворка Flask, создав API, который принимает изображения или текстовые описания продуктов в качестве входных данных и возвращает предсказания классов продуктов.
Заключение:
Этот проект позволил мне продемонстрировать мои навыки в области глубокого обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка и программирования на Python. Он также открыл для меня новые возможности в области разработки приложений, объединяющих различные технологии для решения сложных задач.
