Я занимаюсь фотографией уже несколько лет и мне приходится регулярно размечать свою коллекцию фотографий. Одной из задач, с которыми я сталкиваюсь, является классификация фотографий на пейзажи и фото животных. Классификация фотографий является важным этапом организации коллекции, так как позволяет быстро находить нужные фотографии и упрощает работу с ними.Разметка коллекции фотографий на пейзажи и фото животных относится к классу задач машинного обучения, точнее к задаче классификации изображений. Классификация изображений является процессом присваивания каждому изображению определенной метки, которая соответствует определенному классу. В данном случае классы ⎯ это пейзажи и фото животных.Для решения этой задачи можно воспользоваться различными алгоритмами машинного обучения, такими как нейронные сети или методы классификации на основе признаков. В своей работе я использовал глубокие нейронные сети с предварительно обученной моделью, такую как VGG или ResNet.
Процесс разметки коллекции фотографий на пейзажи и фото животных начинается с подготовки обучающей выборки, которая содержит изображения с метками классов. Эти изображения разделены на две части⁚ обучающую выборку и тестовую выборку. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая выборка ⎼ для оценки ее точности.
Затем происходит обучение модели, где модель ″изучает″ характеристики изображений пейзажей и фото животных, чтобы научиться корректно классифицировать новые изображения. Обучение модели может занимать некоторое время, в зависимости от объема и разнообразия обучающей выборки.
После обучения модели можно приступать к классификации новых изображений. Для этого необходимо прогнать изображения через обученную модель и получить предсказанную метку класса. Точность классификации зависит от качества обучения модели и разнообразия данных в обучающей выборке.
Разметка коллекции фотографий на пейзажи и фото животных с помощью алгоритмов машинного обучения позволяет организовать коллекцию и упростить поиск нужных изображений. Классификация изображений также может быть применена в различных областях, таких как медицина, автоматическое распознавание лиц и др; Важно отметить, что наличие размеченных данных и выбор правильных моделей играют ключевую роль в достижении хороших результатов в классификации изображений.