طبقهبندی تصاویر با Keras: راهنمای ساده و مفهومی
در این مقاله میخواهیم با مفاهیم اصلی طبقهبندی تصویر به کمک یادگیری ماشین آشنا شویم. فریمورک Keras بهعنوان ابزاری ساده و قدرتمند به ما کمک میکند تا مدلهای شبکه عصبی را برای تحلیل تصاویر طراحی و آموزش دهیم.
مرحله اول: جمعآوری و آمادهسازی دادهها
اولین قدم، داشتن یک مجموعه تصویر مناسب است. مثلاً فرض کنید میخواهید مدلی بسازید که بین تصاویر گربه و سگ تفاوت قائل شود. برای این کار باید هزاران تصویر از این دو دسته داشته باشید.
اما فقط داشتن تصویر کافی نیست. باید تصاویر را به یک شکل و اندازهی مشخص تغییر دهید (مثلاً همه را ۳۲ در ۳۲ پیکسل کنید) و همچنین مقدار روشنایی پیکسلها را استانداردسازی کنید تا مدل بتواند بهتر یاد بگیرد.
مرحله دوم: ساخت مدل
در این مرحله، با استفاده از Keras، یک مدل شبکه عصبی میسازید. این مدل شبیه مغز انسان عمل میکند: لایههایی دارد که هر کدام یک نوع تحلیل روی تصویر انجام میدهند. مثلاً:
-
برخی لایهها به دنبال لبهها و خطوط میگردند.
-
بعضی دیگر ترکیبهای پیچیدهتری از پیکسلها را تشخیص میدهند.
-
و در نهایت، لایه پایانی تصمیم میگیرد تصویر به کدام دسته تعلق دارد.
مرحله سوم: آموزش مدل
وقتی مدل طراحی شد، نوبت به آموزش آن میرسد. شما تصاویر آمادهشده را به مدل میدهید و مدل شروع میکند به “یادگیری”. این کار در چند مرحله انجام میشود که به آنها epoch میگویند. در هر مرحله، مدل سعی میکند بهتر و بهتر یاد بگیرد تا خطاهایش کمتر شود.
در طول آموزش، بخشی از دادهها را کنار میگذارید (به آن دادههای “آزمایشی” یا validation میگویند) تا بررسی کنید که مدل فقط حفظ نکرده باشد، بلکه واقعاً یاد گرفته باشد.
مرحله چهارم: ارزیابی عملکرد
بعد از آموزش، مدل را با دادههایی که قبلاً ندیده آزمایش میکنید. این دادهها کمک میکنند بفهمید مدل چقدر خوب کار میکند. معمولاً عملکرد مدل با درصد دقت (accuracy) سنجیده میشود.
مرحله پنجم: استفاده از مدل
حالا که مدل آموزش دیده، میتوانید از آن در دنیای واقعی استفاده کنید. مثلاً میتوانید آن را در یک اپلیکیشن موبایل قرار دهید تا تصاویر را دستهبندی کند، یا در یک سیستم نظارتی برای تشخیص اشیاء و افراد.
نکات پیشرفتهتر برای مدلهای حرفهایتر
-
افزایش دادهها (Data Augmentation): با چرخاندن، برش دادن یا تغییر نور تصاویر، تعداد دادههای آموزشی را بیشتر کنید.
-
استفاده از مدلهای آماده: مدلهایی مانند MobileNet یا ResNet قبلاً روی میلیونها تصویر آموزش دیدهاند. میتوانید از آنها به عنوان پایه استفاده کنید و فقط بخش آخر را برای دستههای خودتان تنظیم کنید.
-
ذخیره و بارگذاری مدل: بعد از آموزش، میتوانید مدل را ذخیره کرده و بعداً در هر جایی بارگذاری و استفاده کنید.
جمعبندی
طبقهبندی تصویر با استفاده از Keras یکی از بهترین و سادهترین راهها برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و بینایی ماشین است. این مسیر از آمادهسازی تصاویر شروع میشود، با طراحی و آموزش مدل ادامه پیدا میکند و در نهایت به کاربرد عملی در پروژهها منتهی میشود.
ویدئو عملکرد سیستم:
