(PDF) Классификация одежды с использованием слоев среднего уровня

—- Подход ISRN Robotics

не должен ограничиваться использованием только двух слоев

функций (например, характеристик и масок выбора). Понятие

о добавлении дополнительных функций между низким и высоким уровнем

может увеличить процентную ставку. Слои фильтров,

, которые могут использоваться для разделения категорий, могут включать

отделения одежды для взрослых от детской одежды или мужской одежды

от женской одежды.

Будущие расширения этого подхода включают классификацию

подкатегорий (например, типов рубашек, типов платьев), возраста,

пола и сезона каждого предмета одежды. Эксперименты —

— используются в качестве подмножества характеристик, которые полезны для

каждой категории. Возможно, количество характеристик, которые используются в среднем уровне

, соответствуют результирующему процентному соотношению

катионов. Этот подход может быть применен для разделения

рейтинговой одежды на три группы темных, цветных и белых

перед тем, как белье будет помещено в стиральную машину.Этот новый подход

может применяться к группировке и маркировке других жестких

и нежестких предметов помимо одежды.

Выражение признательности

Исследование проводилось при поддержке Фонда национальной науки США

в рамках грантов IIS- и IIS-.

Ссылки

[] С. Хата, Т. Хироясу, Дж. Хаяш, Х. Ходжо и Т. Хамада,

«Гибкая роботизированная система для обработки ткани», в материалах Международной конференции по мехатронике

IEEE. и автоматизация

(ICMA ’09), стр. – , август.

[] Y.Yoshida, J.Hayashi, S.Hata, H.Hojoh и T.Hamada,

«Оценка состояния робота для обработки ткани с использованием датчика силы» в

Proceedings of the IEEE International Symposium on Industrial

Электроника (ISIE ’09), стр. –, Июль.

[] К. Саллех, Х. Секи, Ю. Камия и М. Хикизу, «Отслеживание манипуляций —

в одежде, распространяемой руками роботов», Journal of Robotics

and Mechatronics, vol., №, стр. –, .

[] Ю. Кита и Н. Кита, «Модельный метод оценки состояния одежды

для манипулирования ею», в материалах 6-го семинара

по приложениям компьютерного зрения, стр. –—-, .

[] Й. Кита, Ф. Сайто и Н. Кита, «Визуальный метод работы с одеждой на основе деформируемой модели

», Материалы Международной конференции по робототехнике и автоматизации IEEE

, стр. –

, май.

[] Y.Кита, Т. Уэсиба, Э. Нео и Н. Кита, «Способ обработки

определенной части одежды с помощью двойного оружия», в материалах конференции

по интеллектуальным роботам и системам (IROS ’09 ), стр.

 – , .

[] П. Гиббонс, П. Калверххаус и Г. Бугманн, «Визуальная идентификация

« Расположение точек захвата на одежде для персонального робота »,

в Proceedings of the Conference Towards Autonomous Robotics

Systems (ТАРОС ’09), стр. – , август.

[] Х. Кобаяси, С. Хата, Х. Ходжох, Т. Хамада и Х. Каваи, «Исследование

системы обработки ткани с использованием датчика зрения vision-D», в

Proceedings of the 34-я ежегодная конференция IEEE Industrial

Electronics Society (IECON ’08), стр. –, Ноябрь

.

[] Б. Виллимон, С. Берчелд и И. Уокер, «Классификация одежды

с использованием интерактивного восприятия», в материалах Международной конференции по робототехнике и автоматизации IEEE

(ICRA

’11), стр.- – ,.

[] М. Канеко и М. Какикура, «Стратегия планирования для развертывания задачи

одежды — изоляция одежды от постиранной массы», в

Труды 13-й ежегодной конференции Общества робототехники

, Япония. (RSJ ’96), стр.  – , .

[] М. Канеко и М. Какикура, «Стратегия планирования удаления стирки

— задача изолирования и развертывания», в Proceedings of

the IEEE International Symposium on Assembly and Task Plan —

ning (ISATP ’01), стр. – , май .

[] Ф. Осава, Х. Секи и Ю. Камия, «Разворачивание массивных типов белья

и классификации с помощью двойного манипулятора», Журнал

Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics,

vol. . , нет. , стр.  – -.

[] Ю. Кита, Т. Уэсиба, Э.С. Нео и Н. Кита, «Распознавание состояния одежды

с использованием данных наблюдений d», в материалах Международной конференции по робототехнике и автоматизации IEEE

(ICRA

’09), стр. – , май .

[] М. Кусумано-Таунер, А. Сингх, С. Миллер, Дж. Ф. О’Брайен и

П. Аббил, «Приведение одежды к желаемой конфигурации с

ограниченным восприятием», в Proceedings of Международная конференция по робототехнике и автоматизации

, май.

[] Б. Уиллимон, И. Уокер и С. Берчелд, «Новый подход к классификации одежды

с использованием слоев среднего уровня», в Трудах

Международной конференции по робототехнике IEEE. и автоматизация

(ICRA ’13), .

[-] Б. Уиллимон, С. Бирчелд и И. Уокер, «Модель для развертывания белья

с использованием интерактивного восприятия», в материалах Международной конференции

Systems (IROS ’11), .

[] С. Миллер, М. Фриц, Т. Даррелл и П. Аббил, «Параметризованные модели форм

для одежды», Труды Международной конференции

по робототехнике и автоматизации, стр.  – —-,

.

[] Д. Кац и О. Брок, «Манипулирование сочлененными объектами с помощью интерактивного восприятия

», Труды Международной конференции IEEE

по робототехнике и автоматизации (ICRA ’08), стр.

, май.

[] Дж. Кенни, Т. Бакли и О. Брок, «Интерактивная сегментация

для манипуляций в неструктурированных средах», Труды

Международной конференции по робототехнике и автоматизации

(ICRA ’09) , стр. – , .

[] П. Фитцпатрик, «Первый контакт: подход активного видения к сегментации

», в Трудах Международной конференции по интеллектуальным роботам и системам

(IROS ’03), стр. Цвет, .

[] Б. Уиллимон, С. Бирчелд и И. Уокер, «Жесткая и нежесткая классификация

с использованием интерактивного восприятия», в материалах 23-й Международной конференции IEEE / RSJ

. Интеллектуальные роботы

и системы (IROS ’10), стр. – , октябрь .

[] Р. Б. Уиллимон, Интерактивное восприятие загроможденной среды

[М.С. диссертация], ClemsonUniversity, .

[] C. C. Chang и C. J. Lin, LIBSVM: библиотека для опорных векторов

машин, .

[] HM Wallach, «Тематическое моделирование: за пределами набора слов», в

Proceedings of the 23rd International Conference on Machine

Learning (ICML ’06), pp.  –  , Июнь —-.

[] A.Ramisa, G.Aleny

´

a, F. Moreno-Noguer и C. Torras, «Использование

характеристик глубины и внешнего вида для информированного захвата

сильно морщинистой одежды роботом», в Трудах Международной конференции

по робототехнике и Автоматизация, с. – , .

Рекомендации по выбору защитной одежды | NPPTL | NIOSH

AAMI [2005]. AAMI-TIR 11 Отчет с технической информацией: подбор хирургических халатов и простыней в медицинских учреждениях. Арлингтон, Вирджиния: Ассоциация по развитию медицинского оборудования.

AATCC [1998]. AATCC 127-1998 Водонепроницаемость: испытание гидростатическим давлением. Парк Research Triangle, Северная Каролина: Американская ассоциация химиков и колористов по текстилю.

AATCC [2000]. AATCC 42-2000 Водонепроницаемость: испытание на ударопрочность. Парк Research Triangle, Северная Каролина: Американская ассоциация химиков и колористов по текстилю.

Абуруб А., Райзели Д.С., Мишра Д. [2008]. Критическая оценка состояния натощак, имитирующего желудочный сок (FaSSGF), который содержит лаурилсульфат натрия, и предложение модифицированного рецепта.Int J Pharm 347 (1-2): 16-22.

Альтман К.В., Макэлхейни Дж. Х., Мойлан Дж. А., Фицпатрик К. Т. [1991]. Трансмуральные измерения давления хирургического халата производятся в операционной. Am J Infect Control 19 (3): 147–155.

ANSI / AAMI [2012]. ANSI / AAMI: PB70: 2012 Характеристики водонепроницаемого барьера и классификация защитной одежды и простыней, предназначенных для использования в медицинских учреждениях. Арлингтон, Вирджиния: Ассоциация по развитию медицинского оборудования.

ANSI / ISEA [2014].101-2014 Американский национальный стандарт для одноразовой спецодежды ограниченного использования — требования к размеру и маркировке. Вашингтон, округ Колумбия: Американский национальный институт стандартов.

ASTM [2003a]. ASTM F1670-03 Стандартный метод испытаний на устойчивость материалов, используемых в защитной одежде, к проникновению синтетической кровью. Вест Коншохокен, Пенсильвания: ASTM International.

ASTM [2003b]. ASTM F1671-03 Стандартный метод испытаний на устойчивость материалов, используемых в защитной одежде, к проникновению переносимых с кровью патогенов с использованием проникновения бактериофага Phi-X174 в качестве тестовой системы.Вест Коншохокен, Пенсильвания: ASTM International.

ASTM F2407 [2006] Стандартные технические условия на хирургические халаты, предназначенные для использования в учреждениях здравоохранения. Вест Коншохокен, Пенсильвания: ASTM International

Аттингер Д. , Мур С., Дональдсон А., Джафари А., Стоун Х.А. [2013]. Темы гидродинамики в анализе пятен крови: сравнительный обзор и возможности исследования. Судебно-медицинская экспертиза 231 (1–3): 375–396.

Боторель Б., Хеллер А., Гроссханс Э., Кандас В. [1992]. Тепловая реакция и потоотделение у нормальных и атопических субъектов при внутреннем и умеренном внешнем тепловом стрессе.Arch Dermatol Res 284 (3): 135–140.

Браун PL [1992]. Защитная одежда для медицинских работников: устойчивость к жидкостям в сравнении с микробиологической устойчивостью. В: McBriarity J, Henry N, ред. Характеристики защитной одежды ASTM STP 1133. Филадельфия, Пенсильвания: Американское общество испытаний и материалов, стр. 65–82.

BSI [1992]. EN 20811: 1992 Текстиль. Определение устойчивости к проникновению воды. Испытание гидростатическим давлением. Лондон: Британский институт стандартов.

BSI [2003].EN 14126: 2003 Защитная одежда — эксплуатационные требования и методы испытаний защитной одежды от инфекционных агентов. Лондон: Британский институт стандартов.

BSI [2011]. EN 13795: 2011 Хирургические простыни, халаты и костюмы для чистого воздуха, используемые в качестве медицинских устройств для пациентов, клинического персонала и оборудования — общие требования к производителям, переработчикам и продукции, методам испытаний, требованиям к рабочим характеристикам и уровням производительности. Лондон: Британский институт стандартов.

Флаэрти А.Л., Вик TM [1993].Продолжительный контакт с кровью изменяет проницаемость хирургического халата. Am J Infect Control 21 (5): 249–256.

Fuchs A, Dressman JB [2014]. Состав и физико-химические свойства двенадцатиперстной и тощей кишки человека натощак: критическая оценка имеющихся данных. J Pharm Sci 103 (11): 3398–3411.

Гранцов Дж. У., Смит Дж. У., Николс Р. Л., Уотерман Р. С., Музик А. С. [1998]. Оценка защитной ценности больничных халатов от проникновения крови и проникновения метициллин-резистентных Staphylococcus aureus . Am J Infect Control 26 (2): 85–93.

Hrncir E, Rosina J [1997]. Поверхностное натяжение крови. Physiol Res 46 (4): 319–321.

ISO [2004a]. ISO 16603: 2004 Одежда для защиты от контакта с кровью и биологическими жидкостями — определение устойчивости материалов защитной одежды к проникновению через кровь и биологические жидкости — Метод испытаний с использованием синтетической крови. Женева, Швейцария: Международная организация по стандартизации.

ISO [2004b]. ISO 16604: 2004 Одежда для защиты от контакта с кровью и биологическими жидкостями — определение устойчивости материалов защитной одежды к проникновению переносимых кровью патогенов — Метод испытаний с использованием бактериофага Phi-X 174.Женева, Швейцария: Международная организация по стандартизации.

ISO / IEC [2005]. ISO / IEC 17025: 2005 Общие требования к компетентности испытательных и калибровочных лабораторий. Женева, Швейцария: Международная организация по стандартизации.

Казаков В.Н., Удод А.А., Зинькович И.И., Файнерман В.Б., Миллер Р. [2009]. Динамическое поверхностное натяжение слюны: общие соотношения и применение в медицинской диагностике. Коллоиды Surf B Biointerfaces 74 (2): 457–461.

Kotilainen HR, Cyr WH, Truscott W [1992]. Возможность испытания на утечку воды 1000 мл для медицинских перчаток для обнаружения перчаток с возможностью проникновения вирусов. В: McBriarty JP, Henry NW, ред. Выполнение защитной одежды. Vol. 4. ASTM STP 1133. Филадельфия, Пенсильвания: Американское общество испытаний и материалов.

Кройельс Б., Вихманн Д., Эммерих П., Шмидт-Чаназит Дж., Де Хеер Г., Клюге С., Соу А., Ренне Т., Гюнтер С., Лозе А.В., Аддо М.М., Шмидель С. [2014]. Случай тяжелой инфекции вирусом Эбола, осложненной грамотрицательной септицемией.N Engl J Med: Epub в преддверии печати, 22 октября 2014 г.

Лентер С, изд. [1984]. Научные таблицы Гейги. 8-е изд. Vol. 1. Единицы измерения, биологические жидкости, состав крови, гематология, соматометрические данные, 1984. West Caldwell, NJ: Farrand Press.

McCullough EA [1993]. Методы определения барьерной эффективности хирургических халатов. Am J Infect Control 21 (6): 368–374.

Маккалоу Э.А., Шенбергер Л.К. [1992]. Сравнение методов измерения барьерных свойств хирургических халатов для жидкости.В: McBriarty JP, Henry NW, ред. Выполнение защитной одежды. Том 4. ASTM STP 1133. Филадельфия, Пенсильвания: Американское общество испытаний и материалов, стр. 83–98.

NFPA [2013] Национальная ассоциация противопожарной защиты. NFPA 1999: Стандарт защитной одежды для неотложных медицинских операций. Национальная ассоциация противопожарной защиты, 2013 г.

Olderman GM [1984]. Отталкивание жидкости и барьерные свойства хирургической ткани. Eng Med 13 (1): 35–43.

Pissiotis CA, Komborozos V, Papoutsi C, Skrekas G [1997].Факторы, влияющие на эффективность хирургических халатов в операционной. Eur J Surg 163 (8): 597–604.

Quebbeman EJ, Telford GL, Hubbard S, Wadsworth K, Hardman B, Goodman H, Gottlieb MS [1992]. Оценка использования хирургических халатов. Surg Gynecol Obstet 174 (5): 369–375.

Randall WC, Calman C [1954]. Поверхностное натяжение человеческого пота; его определение и его значение. J Invest Dermatol 23 (2): 113–118.

Siegel JD, Rhinehart E, Jackson M, Chiarello L.[2007] 2007 г. Руководство по мерам предосторожности при изоляции: предотвращение передачи инфекционных агентов в медицинских учреждениях. Американский журнал инфекционного контроля ; 35 (10): S65-S164

Шеддак П.П., Тайлер Д.С., Лайерли Х.К., Себастьян М.В., Фарнитано К., Фицпатрик К.Т. [1990]. Доступные в продаже хирургические халаты не препятствуют проникновению ВИЧ-1. Хирургическая панель 41 : 77–80.

Смит Дж. У., Николс Р. Л. [1991]. Барьерная эффективность хирургических халатов: действительно ли мы защищены от патогенов наших пациентов? Arch Surg 126 (6): 756–763.

Смит Дж. У., Тейт В. А., Яздани С., Гарсия Р. Ю., Музик А. С., Николс Р. Л. [1995]. Определение давления, создаваемого хирургом во время различных хирургических процедур в операционной. Am J Infect Control 23 (4): 237–246.

Spychal RT, Savalgi RS, Marrero JM, Saverymuttu SH, Kirkham JS, Northfield TC [1990]. Термодинамические эффекты желчных кислот в желудке. Гастроэнтерология 99 (2): 305–310.

Thomas C, ed. [1997] Циклопедический медицинский словарь Табера.18 изд. Филадельфия: Ф.А. Дэвис.

Towner JS, Rollin PE, Bausch DG, Sanchez A, Crary SM, Vincent M, Lee WF, Spiropoulou CF, Ksiazek TG, Luuwiya M, Kaducu F, Downing R, Nichol ST [2004]. Быстрая диагностика геморрагической лихорадки Эбола с помощью ПЦР с обратной транскрипцией в условиях вспышки и оценка вирусной нагрузки пациента в качестве предиктора исхода. Дж. Вирол 78 (8): 4330–4341.

Тайлер Д.С., Лайерли Х.К., Настала С.Л., Шеддак П.П., Фицпатрик К.Т., Ланглуа Мойлан Дж. А. [1989].Барьерная защита от вируса иммунодефицита человека. Curr Surg 46 (4): 301–304.

Классификация изображений с помощью FASHION MNIST: почему сверточные нейронные сети превосходят традиционные алгоритмы машинного обучения | Раде Нежич

В последнее десятилетие, с открытием глубокого обучения, область классификации изображений пережила ренессанс. На смену традиционным методам машинного обучения пришли новые и более мощные алгоритмы глубокого обучения, такие как сверточная нейронная сеть.Однако, чтобы по-настоящему понять и оценить глубокое обучение, мы должны знать, почему оно дает успех там, где другие методы терпят неудачу. В этой статье мы попытаемся ответить на некоторые из этих вопросов, применив различные алгоритмы классификации к набору данных Fashion MNIST.

Информация о наборе данных Fashion MNIST был представлен в августе 2017 года исследовательской лабораторией Zalando Fashion. Его цель — служить новым эталоном для тестирования алгоритмов машинного обучения, поскольку MNIST стал слишком простым и чрезмерно используемым. В то время как MNIST состоит из рукописных цифр, Fashion MNIST
состоит из изображений 10 различных предметов одежды. Каждое изображение имеет следующие свойства:

• Его размер 28 × 28 пикселей.
• Повернуты соответствующим образом и представлены в оттенках серого, с целыми значениями от 0 до 255.
• Пустое пространство, представленное черным цветом и имеющее значение 0.

В наборе данных мы различаем следующие объекты одежды:

• T -Рубашка / Топ
• Брюки
• Пуловер
• Платье
• Пальто
• Сандалии
• Рубашка
• Кроссовки
• Сумка
• Ботильоны

В качестве анализа данных доступен анализ данных Библиотека Keras, а изображения уже обработаны, с нашей стороны нет необходимости в большой предварительной обработке.Единственные изменения, которые мы внесли, — это преобразование изображений из 2D-массива в 1D-массив, так как это упрощает работу с ними.

Набор данных состоит из 70000 изображений, из которых 60000 составляют обучающий набор, а 10000 — тестовый. Как и в исходном наборе данных MNIST, элементы распределяются равномерно (6000 в каждом обучающем наборе и 1000 в тестовом наборе).

Однако одно изображение по-прежнему имеет 784 измерения, поэтому мы обратились к анализу главных компонентов (PCA), чтобы увидеть, какие пиксели являются наиболее важными.Мы установили традиционный эталон 80% совокупной дисперсии, и график показал нам, что это стало возможным только с примерно 25 основными компонентами (3% от общего количества ПК). Однако это неудивительно, поскольку на фотографии выше мы видим, что на каждом изображении много общего неиспользуемого пространства и что разные классы одежды имеют разные части изображений, которые являются черными. Последнее может быть связано с тем, что около 70% совокупной дисперсии объясняется всего 8 основными компонентами.

Мы применим основные компоненты в логистической регрессии, случайных лесах и машинах опорных векторов.

Проблемы классификации изображений представляют собой лишь небольшую часть проблем классификации. Наиболее часто используемые методы классификации изображений — это алгоритмы глубокого обучения, одним из которых является сверточная нейронная сеть. Остальные используемые методы будут небольшим набором общих методов классификации.Поскольку метки классов распределены равномерно, без штрафов за неправильную классификацию, мы будем оценивать алгоритмы, используя метрику точности.

КОНВОЛЮЦИОННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ (CNN) Первым методом, который мы использовали, был CNN. Поскольку изображения были в оттенках серого, мы применили только один канал. Мы выбрали следующую архитектуру:

• Два сверточных слоя с 32 и 64 фильтрами, размером ядра 3 × 3 и активацией relu.
• Слои опроса были выбраны для работы с тайлами размером 2 × 2 и выбора в них максимального элемента.
• Два набора плотных слоев, первый из которых выбирает 128 функций, с активацией relu и softmax.

Ничего особенного в этой архитектуре нет. Фактически, это одна из самых простых архитектур, которые мы можем использовать для CNN. Это показывает нам истинную силу этого класса методов: получение отличных результатов с помощью тестовой структуры.

Для функции потерь мы выбрали категориальную кросс-энтропию. Чтобы избежать переобучения, мы выбрали 9400 изображений из обучающего набора, которые будут служить набором для проверки наших параметров.Мы использовали новый оптимизатор adam, который улучшает более
стандартных методов градиентного спуска и использует различную скорость обучения для каждого параметра и размер пакета, равный 64. Модель обучалась за 50 эпох. На графиках ниже представлены значения точности и потерь.

Мы видим, что алгоритм сходится через 15 эпох, что он не перетренирован, поэтому мы его протестировали. Полученная точность тестирования составила
89%, что является лучшим результатом среди всех методов!

Прежде чем переходить к другим методам, давайте объясним, что делают сверточные слои.Интуитивно понятное объяснение состоит в том, что первый слой фиксировал прямые линии, а второй — кривые. На обоих слоях мы применили max pooling, который выбирает максимальное значение в ядре, отделяя части одежды от пустого пространства. Таким образом мы фиксируем репрезентативный характер данных. В других случаях нейронные сети сами выполняют выбор функций. После последнего слоя пула мы получаем искусственную нейронную сеть. Поскольку мы имеем дело с проблемой классификации, последний уровень
использует активацию softmax для получения вероятностей классов.Поскольку вероятности классов следуют определенному распределению, кросс-энтропия указывает расстояние от предпочтительного распределения сетей.

Полиномиальная логистическая регрессия Поскольку значения пикселей являются категориальными переменными, мы можем применить полиномиальную логистическую регрессию. Мы применяем его один к другому, тренируя десять бинарных классификаторов логистической регрессии, которые мы будем использовать для выбора элементов. Чтобы не перетренироваться, мы использовали L2-регуляризацию. Мы получаем 80% точности этого алгоритма, что на 9% меньше, чем у сверточных нейронных сетей.Но мы должны принять во внимание, что этот алгоритм работал с изображениями в градациях серого, которые центрированы и обычно повернуты, с большим количеством пустого пространства, поэтому он может не работать для более сложных изображений.

Алгоритмы ближайших соседей и центроидов Мы использовали два различных алгоритма ближайшего расстояния:

• K-ближайших соседей
• Ближайший центроид

Алгоритм ближайшего центроида находит средние значения элементов каждого класса и присваивает тестовый элемент классу которому назначается ближайший центроид.Оба алгоритма были реализованы относительно расстояний L1 и L2. Точность для k-ближайших алгоритмов составляла 85%, в то время как алгоритм центроида имел точность 67%. Эти результаты были получены для k = 12. Высокая точность определения k-ближайших соседей говорит нам о том, что изображения, принадлежащие к одному классу, имеют тенденцию занимать аналогичные места на изображениях, а также иметь одинаковую интенсивность пикселей. Хотя ближайшие соседи получили хорошие результаты, они по-прежнему работают хуже, чем CNN, поскольку они не работают в окрестности каждой конкретной функции, в то время как центроиды терпят неудачу, поскольку они не различают похожие объекты (например,грамм. пуловер против футболки / топа)

Случайный лес Чтобы выбрать лучшие параметры для оценки, мы выполнили поиск по сетке с квадратным корнем (бэггинг) и полным числом признаков, критерием Джини и энтропии, а также с деревьями, имеющими максимальную глубину 5 и 6. Поиск по сетке подсказал, что мы должны использовать возведенное в квадрат количество признаков с критерием энтропии (оба ожидаются для задачи классификации). Однако полученная точность составила всего 77%, что означает, что случайный лес не является особенно хорошим методом для этой задачи. Причина неудачи в том, что основные компоненты не представляют собой прямоугольный раздел, который может иметь изображение, на котором работают случайные леса. То же самое относится и к полноразмерным изображениям, поскольку деревья будут слишком глубокими и потеряют интерпретируемость.

Машины опорных векторов (SVM) Мы применили SVM с использованием радиального и полиномиального ядра. Радиальное ядро ​​имеет точность 77%, в то время как полиномиальное ядро ​​терпит неудачу, и оно имеет точность только 46%. Хотя классификация изображений не является их сильной стороной, они по-прежнему очень полезны для других задач двоичной классификации.Их самая большая оговорка заключается в том, что они требуют выбора функций, что снижает точность, а без этого они могут быть дорогостоящими в вычислительном отношении. Кроме того, они применяют мультиклассовую классификацию по принципу «один против остальных», что затрудняет эффективное создание разделяющей гиперплоскости, что снижает ценность при работе с задачами небинарной классификации.

Выводы В этой статье мы применили различные методы классификации к задаче классификации изображений. Мы объяснили, почему CNN — лучший метод, который мы можем использовать из рассмотренных, и почему другие методы терпят неудачу.Вот некоторые из причин, по которым CNN являются наиболее практичным и обычно наиболее точным методом:

• Они могут передавать обучение через уровни, сохраняя выводы и делая новые на последующих уровнях.
• Нет необходимости извлекать признаки перед использованием алгоритма, это делается во время обучения.
• Распознает важные особенности.

Однако у них есть свои предостережения. Известно, что они не работают на изображениях, которые поворачиваются и масштабируются по-другому, что здесь не так, поскольку данные были предварительно обработаны.И хотя другие методы не дают таких хороших результатов для этого набора данных, они все еще используются для других задач, связанных с обработкой изображений (повышение резкости, сглаживание и т. Д.).

Код: https://github.com/radenjezic153/Stat_ML/blob/master/project.ipynb

Почему мы носим одежду

Временной интервал

1 академический час по 60 минут каждое

Жизненные навыки

• Мышление и рассуждение
• Связь
• Персонаж
• Трудоустройство

Резюме

Урок затронет первое впечатление, которое мы производим другим об одежде, которую носим. Также будут рассмотрены 5 причин, по которым мы носим одежду: защита, украшения, идентификация, скромность и статус.

Материалы

Фон для учителей

Первые впечатления создаются за секунды.

Есть 5 причин, по которым мы носим одежду.

1. Украшение: Добавлены украшения или украшения.
2. Защита: Одежда, обеспечивающая физическую защиту тела, предотвращающую вред от климата и окружающей среды.
3. Идентификация: установление того, кто кто-то и чем он занимается.
4. Скромность: Покрытие тела в соответствии с кодексом приличия, установленным обществом.
5. Статус: положение или ранг по сравнению с другими.

Предполагаемые результаты обучения

Студенты определят, почему мы носим одежду (защита, украшения, идентификация, скромность, статус)

Инструкционные процедуры

Введение:
Какая новая мода в этом году? Что ты видишь?

Перейти на розетку «Первые впечатления»
Попросите учащихся достать лист бумаги для заметок и записать свое первое впечатление для каждого слайда.
Обсудите, какие впечатления мы можем произвести, нося одежду, и как мы изображаем себя другим.
Поговорите о том, сколько времени нужно, чтобы произвести первое впечатление.

Раздайте раздаточный материал «Почему мы носим одежду» Обсудите со студентами 5 причин, по которым мы носим одежду.

Раздайте фотографии одежды из журналов. Попросите учащихся встать в 5 местах в комнате, чтобы представить 5 причин, по которым мы носим одежду. Каждый студент покажет свою фотографию и объяснит, почему они выбрали эту причину.

Учащиеся заполнят свою обратную сторону раздаточного материала, нарисовав пример или найдя изображение каждой причины, по которой мы носим одежду.

Стратегии для разнообразных учащихся

Студенты могут работать с партнером, выясняя, что представляет собой их изображение.

План оценки

Студенты выполнят задания. Учитель будет наблюдать за деятельностью класса с фотографиями из журналов.

Создано: 07.05.2012
Обновлено: 05.02.2018

163588

Как легко классифицировать модные образы с помощью ConvNets?

Покупка одежды требует больших затрат. Мои глаза засыпают слишком большим количеством информации. Распродажи, купоны, цвета, малыши, мигалки и многолюдные проходы — это всего лишь несколько примеров всех сигналов, направляемых в мою зрительную кору, независимо от того, пытаюсь я активно обращать внимание или нет.Визуальная система вбирает в себя огромное количество информации. Стоит ли мне надеть брюки цвета хаки от H&M? Это майка Nike? Какого цвета эти кроссовки Adidas?

Может ли компьютер автоматически обнаруживать изображения рубашек, брюк, платьев и кроссовок? Оказывается, что точно классифицировать изображения модных вещей на удивление просто, учитывая качественные данные обучения, с которых можно начать. В этом руководстве мы рассмотрим создание модели машинного обучения для распознавания изображений модных объектов с использованием набора данных Fashion-MNIST.Мы рассмотрим, как обучить модель, спроектировать входные и выходные данные для классификации категорий и, наконец, отобразить результаты точности для каждой модели.

Классификация изображений

Проблема классификации изображений выглядит следующим образом: учитывая набор изображений, которые все помечены одной категорией, нас просят предсказать эти категории для нового набора тестовых изображений и измерить точность прогнозов. . С этой задачей связано множество проблем, в том числе изменение точки обзора, изменение масштаба, изменение внутри класса, деформация изображения, перекрытие изображения, условия освещения, фоновый беспорядок и т. Д.

Как мы можем написать алгоритм, который может классифицировать изображения по отдельным категориям? Исследователи компьютерного зрения разработали подход, основанный на данных, чтобы решить эту проблему. Вместо того, чтобы пытаться указать, как должна выглядеть каждая из интересующих категорий изображений непосредственно в коде, они предоставляют компьютеру множество примеров каждого класса изображений, а затем разрабатывают алгоритмы обучения, которые рассматривают эти примеры и узнают о внешнем виде каждого класса. . Другими словами, они сначала накапливают обучающий набор данных с помеченными изображениями, а затем передают его в компьютер, чтобы он ознакомился с данными.

Учитывая этот факт, весь конвейер классификации изображений можно формализовать следующим образом:

• Наш вход — это обучающий набор данных, состоящий из N изображений, каждое из которых помечено одним из K различных классов.
• Затем мы используем этот обучающий набор для обучения классификатора, чтобы узнать, как выглядит каждый из классов.
• В конце концов, мы оцениваем качество классификатора, прося его предсказать метки для нового набора изображений, которые он никогда раньше не видел. Затем мы сравним истинные метки этих изображений с предсказанными классификатором.

Сверточные нейронные сети

Сверточные нейронные сети (CNN) — самая популярная модель нейронной сети, используемая для задачи классификации изображений. Основная идея CNN заключается в том, что достаточно хорошо понимать изображение на местном уровне. Практическая выгода состоит в том, что меньшее количество параметров значительно сокращает время, необходимое для обучения, а также уменьшает объем данных, необходимых для обучения модели.Вместо полностью связанной сети весов от каждого пикселя, CNN имеет достаточно весов, чтобы посмотреть на небольшой участок изображения. Это похоже на чтение книги через увеличительное стекло; в конце концов, вы читаете всю страницу, но в любой момент времени смотрите только на небольшой фрагмент страницы.

Рассмотрим изображение 256 x 256. CNN может эффективно сканировать его фрагмент за фрагментом — скажем, окно 5 × 5. Окно 5 × 5 скользит по изображению (обычно слева направо и сверху вниз), как показано ниже. Насколько «быстро» он скользит, называется его длина шага .Например, длина шага 2 означает, что скользящее окно 5 × 5 перемещается на 2 пикселя за раз, пока не охватит все изображение.

A свертка — это взвешенная сумма значений пикселей изображения, когда окно скользит по всему изображению. Оказывается, этот процесс свертки по всему изображению с матрицей весов дает другое изображение (того же размера, в зависимости от соглашения). Свертка — это процесс применения свертки.

Манипуляции со скользящим окном происходят в сверточном слое нейронной сети.Типичная CNN имеет несколько слоев свертки. Каждый сверточный слой обычно генерирует множество альтернативных сверток, поэтому весовая матрица является тензором 5 × 5 × n, где n — количество сверток.

В качестве примера предположим, что изображение проходит через слой свертки на весовой матрице 5 × 5 × 64. Оно генерирует 64 свертки, сдвигая окно 5 × 5. Следовательно, эта модель имеет 5 × 5 × 64 (= 1600) параметров, что значительно меньше параметров, чем полностью подключенная сеть, 256 × 256 (= 65 536).

Прелесть CNN в том, что количество параметров не зависит от размера исходного изображения. Вы можете запустить ту же CNN на изображении размером 300 × 300, и количество параметров в сверточном слое не изменится.

Наборы данных исследования классификации изображений обычно очень большие. Тем не менее, увеличение данных часто используется для улучшения свойств обобщения. Как правило, используются случайное кадрирование масштабированных изображений вместе со случайным горизонтальным перемещением и случайным сдвигом цвета и яркости RGB.Существуют разные схемы изменения масштаба и кадрирования изображений (то есть обучение в одном масштабе или обучение в нескольких масштабах). Также часто используется оценка нескольких культур во время тестирования, хотя с точки зрения вычислений и с ограниченным улучшением производительности. Обратите внимание, что цель случайного изменения масштаба и кадрирования — изучить важные особенности каждого объекта в разных масштабах и положениях. Keras не реализует все эти методы увеличения данных из коробки, но их можно легко реализовать с помощью функции предварительной обработки модулей ImageDataGenerator.

Недавно исследование Zalando опубликовало новый набор данных, который очень похож на хорошо известную базу данных рукописных цифр MNIST. Набор данных предназначен для задач классификации машинного обучения и содержит в общей сложности 60 000 обучающих и 10 000 тестовых изображений (шкала серого) с каждым размером 28×28 пикселей. Каждый обучающий и тестовый набор связан с одной из десяти меток (0–9). До сих пор набор данных Zalando в основном такой же, как и исходные рукописные цифровые данные.Однако вместо изображений цифр 0–9 данные Zalando содержат (что неудивительно) изображения с 10 различными модными товарами. Следовательно, набор данных называется набором данных Fashion-MNIST, который можно загрузить с GitHub. Данные также представлены на Kaggle. Несколько примеров показаны на следующем изображении, где каждая строка содержит по одному предмету моды.

10 различных ярлыков классов:

1. Футболка / топ
2. Брюки
3. Пуловер
4. Платье
5. Пальто
6. Сандалии
7. Рубашка
8. Кроссовки
9. Сумка
10. Ботинок 9379
Ботинок авторов, данные Fashion-MNIST предназначены для прямой замены старых рукописных данных MNIST, поскольку с рукописными цифрами возникло несколько проблем.Например, можно было правильно различать несколько цифр, просто глядя на несколько пикселей. Даже с линейными классификаторами удалось добиться высокой точности классификации. Данные Fashion-MNIST обещают быть более разнообразными, поэтому алгоритмы машинного обучения (ML) должны изучать более продвинутые функции, чтобы иметь возможность надежно разделять отдельные классы.

Встраивание Визуализация моды MNIST

Встраивание — это способ сопоставления дискретных объектов (изображений, слов и т. Д.)) к векторам большой размерности. Отдельные измерения в этих векторах обычно не имеют внутреннего значения. Вместо этого машинное обучение использует общие закономерности расположения и расстояния между векторами. Таким образом, встраивания важны для ввода в машинное обучение; поскольку классификаторы и нейронные сети в целом работают с векторами действительных чисел. Они лучше всего обучаются на плотных векторах, где все значения способствуют определению объекта.

TensorBoard имеет встроенный визуализатор, называемый Embedding Projector , для интерактивной визуализации и анализа многомерных данных, таких как вложения.Вложенный проектор будет читать вложения из файла контрольной точки моей модели. Хотя он наиболее полезен для встраивания, он загружает любой 2D-тензор, включая мои тренировочные веса.

Здесь я попытаюсь представить многомерные данные Fashion MNIST с помощью TensorBoard. После прочтения данных и создания тестовых этикеток я использую этот код для создания встроенного проектора TensorBoard:

  из tenorflow.contrib.tensorboard.plugins import проектора

logdir = 'fashionMNIST-журналы'

# Создание переменной внедрения со всеми изображениями, определенными выше в X_test
embedding_var = tf.Переменная (X_test, name = 'fmnist_embedding')

# Формат: tensorflow / contrib / tensorboard / plugins / проектор / проектор_config.proto
config = проектор.ProjectorConfig ()

# Вы можете добавить несколько вложений. Здесь я добавляю только одно.
вложение = config.embeddings.add ()
embedding.tensor_name = embedding_var.name

# Свяжите этот тензор с его файлом метаданных (например, с метками).
embedding.metadata_path = os.path.join (logdir, 'metadata.tsv')

# Используйте этот logdir для создания сводного писателя
summary_writer = tf.summary.FileWriter (logdir)

# В следующей строке записывается файлproject_config.pbtxt в logdir. TensorBoard прочитает этот файл во время запуска. 
проектор.visualize_embeddings (summary_writer, config)

# Периодически сохраняйте переменные модели в контрольной точке в logdir.
с tf.Session () как sesh:
    sesh.run (tf.global_variables_initializer ())
    saver = tf.train.Saver ()
    saver.save (sesh, os.path.join (logdir, 'model.ckpt'))
    
# Создаем изображение спрайта
рядов = 28
cols = 28
label = ['Футболка / топ', 'Брюки', 'Пуловер', 'Платье', 'Пальто', 'Сандалии', 'Рубашка', 'Кроссовки', 'Сумка', 'Ботинки по щиколотку']

sprite_dim = int (np.sqrt (X_test.shape [0]))
sprite_image = np.ones ((cols * sprite_dim, rows * sprite_dim))

индекс = 0
label = []
для i в диапазоне (sprite_dim):
    для j в диапазоне (sprite_dim):
        label.append (метка [int (Y_test [индекс])])

        sprite_image [
            я * столбцы: (я + 1) * столбцы,
            j * строк: (j + 1) * строк
        ] = X_test [индекс] .reshape (28, 28) * -1 + 1

        индекс + = 1
        
# После создания спрайта мне нужно указать проектору встраивания, где его найти
embedding. sprite.image_path = os.path.join (logdir, 'sprite.png')
embedding.sprite.single_image_dim.extend ([28, 28])

# Создать файл метаданных (меток)
с open (embedding.metadata_path, 'w') как мета:
    meta.write ('Индекс \ tLabel \ n')
    для индекса метка в перечислении (метки):
        meta.write ('{} \ t {} \ n'.format (index, label))  

Анализ главных компонентов: Простым методом уменьшения размеров является анализ главных компонентов (PCA). Встроенный проектор вычисляет 10 основных компонентов.Меню позволяет мне проецировать эти компоненты на любую комбинацию из двух или трех. PCA — это линейная проекция, часто эффективная при исследовании глобальной геометрии.

t-SNE: Популярным методом нелинейного уменьшения размерности является t-SNE. Встраиваемый проектор предлагает как двухмерные, так и трехмерные изображения t-SNE. Макет выполняется на стороне клиента, анимируя каждый шаг алгоритма. Поскольку t-SNE часто сохраняет некоторую локальную структуру, он полезен для исследования местных окрестностей и поиска кластеров.

Пользовательский: Я также могу построить специализированные линейные проекции на основе текстового поиска для поиска значимых направлений в пространстве. Чтобы определить ось проекции, введите две строки поиска или регулярные выражения. Программа вычисляет центроиды наборов точек, метки которых соответствуют этим поискам, и использует вектор разницы между центроидами в качестве оси проекции.

Вы можете просмотреть полный код шагов визуализации в этой записной книжке: TensorBoard-Visualization.ipynb

Обучение моделей CNN по моде MNIST

Теперь перейдем к интересной части: я создам множество различных моделей классификации на основе CNN для оценки результатов в Fashion MNIST. Я буду строить нашу модель с использованием фреймворка Keras. Для получения дополнительной информации о фреймворке вы можете обратиться к документации здесь. Вот список моделей, которые я опробую и сравним с их результатами:

1. CNN с 1 сверточным слоем
2. CNN с 3 сверточными слоями
3. CNN с 4 сверточными слоями
4. Предварительно обученная модель VGG-19

Для все модели (кроме предварительно обученной), вот мой подход:

• Разделить исходные данные обучения (60000 изображений) на 80% обучение (48000 изображений) и 20% проверка (12000 изображений) оптимизируют классификатор, сохраняя при этом тестовые данные (10000 изображений), чтобы окончательно оценить точность модели на данных, которые она никогда не видела.Это помогает увидеть, не переоцениваю ли я данные обучения и следует ли мне снизить скорость обучения и тренироваться для большего количества эпох, если точность проверки выше, чем точность обучения, или прекратить перетренировку, если точность обучения смещается выше, чем проверка.
• Обучите модель для 10 эпох с размером пакета 256, скомпилирована с помощью функции потерь categoryorical_crossentropy и оптимизатора Adam .
• Затем добавьте дополнение данных , которое генерирует новые обучающие выборки путем вращения, сдвига и масштабирования обучающих выборок, и обучите модель на обновленных данных для еще 50 эпох.

Вот код для загрузки и разделения данных:

  # Импортировать библиотеки
from keras.utils import to_categorical
из sklearn.model_selection import train_test_split

# Загрузить данные обучения и тестирования в фреймы данных
data_train = pd.read_csv ('данные / мода-mnist_train.csv')
data_test = pd.read_csv ('данные / мода-mnist_test.csv')

# X формирует обучающие изображения, а y формирует обучающие метки
X = np.array (data_train.iloc [:, 1:])
y = to_categorical (np.array (data_train.iloc [:, 0]))

# Здесь я разделил исходные обучающие данные на под-обучение (80%) и данные проверки (20%)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split (X, y, test_size = 0.2, random_state = 13)

# X_test формирует тестовые изображения, а y_test формирует тестовые метки
X_test = np. array (data_test.iloc [:, 1:])
y_test = to_categorical (np.array (data_test.iloc [:, 0]))  

После загрузки и разделения данных я предварительно обрабатываю их, преобразовывая их в форму, которую ожидает сеть, и масштабируя их так, чтобы все значения были в [0, 1] интервал. Ранее, например, обучающие данные хранились в массиве формы (60000, 28, 28) типа uint8 со значениями в интервале [0, 255].Я преобразовываю его в массив формы float32 (60000, 28 * 28) со значениями от 0 до 1.

  # Размер каждого изображения составляет 28 x 28
img_rows, img_cols = 28, 28
input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

# Подготовить обучающие изображения
X_train = X_train.reshape (X_train.shape [0], img_rows, img_cols, 1)
X_train = X_train.astype ('float32')
X_train / = 255

# Подготовить тестовые изображения
X_test = X_test.reshape (X_test.shape [0], img_rows, img_cols, 1)
X_test = X_test.astype ('float32')
X_test / = 255

# Подготовить проверочные изображения
X_val = X_val.изменить форму (X_val.shape [0], img_rows, img_cols, 1)
X_val = X_val.astype ('float32')
X_val / = 255  

1 — 1-Conv CNN

Вот код для CNN с 1 сверточным слоем:

  из keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D

cnn1 = Последовательный ()
cnn1.add (Conv2D (32, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu', input_shape = input_shape))
cnn1.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))
cnn1.добавить (Выпадение (0,2))

cnn1.add (Flatten ())

cnn1.add (Плотный (128, активация = 'relu'))
cnn1.add (Плотный (10, активация = 'softmax'))

cnn1.compile (loss = keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer = keras.optimizers.Adam (),
              metrics = ['precision'])  

После обучения модели, вот потери теста и точность теста:

После применения увеличения данных, вот потери теста и точность теста:

Для наглядности я рисую тренировочный и точность и потеря валидации:

Вы можете просмотреть полный код этой модели в этой записной книжке: CNN-1Conv.ipynb

2–3-Conv CNN

Вот код для CNN с 3 сверточными слоями:

  из keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D

cnn3 = Последовательный ()
cnn3.add (Conv2D (32, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu', input_shape = input_shape))
cnn3.add (MaxPooling2D ((2, 2)))
cnn3.add (Выпадение (0,25))

cnn3.add (Conv2D (64, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu'))
cnn3.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))
cnn3.добавить (Выпадение (0,25))

cnn3.add (Conv2D (128, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu'))
cnn3.add (Выпадение (0,4))

cnn3.add (Сглаживание ())

cnn3.add (Плотный (128, активация = 'relu'))
cnn3.add (Выпадение (0,3))
cnn3.add (Плотный (10, активация = 'softmax'))

cnn3.compile (loss = keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer = keras.optimizers.Adam (),
              metrics = ['precision'])  

После обучения модели, вот потери теста и точность теста:

После применения увеличения данных, вот потери теста и точность теста:

Для наглядности я рисую обучающую и точность и потеря валидации:

Вы можете просмотреть полный код этой модели в этой записной книжке: CNN-3Conv.ipynb

3–4-Conv CNN

Вот код для CNN с 4 сверточными слоями:

  из keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization

cnn4 = Последовательный ()
cnn4.add (Conv2D (32, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu', input_shape = input_shape))
cnn4.add (BatchNormalization ())

cnn4.add (Conv2D (32, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu'))
cnn4.add (BatchNormalization ())
cnn4.добавить (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2)))
cnn4.add (Выпадение (0,25))

cnn4.add (Conv2D (64, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu'))
cnn4.add (BatchNormalization ())
cnn4.add (Выпадение (0,25))

cnn4.add (Conv2D (128, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu'))
cnn4.add (BatchNormalization ())
cnn4.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))
cnn4.add (Выпадение (0,25))

cnn4.add (Свести ())

cnn4.add (Плотный (512, активация = 'relu'))
cnn4.add (BatchNormalization ())
cnn4.add (Выпадение (0.5))

cnn4.add (Плотный (128, активация = 'relu'))
cnn4.add (BatchNormalization ())
cnn4.добавить (Выпадение (0,5))

cnn4.add (Плотный (10, активация = 'softmax'))

cnn4.compile (loss = keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer = keras.optimizers.Adam (),
              metrics = ['precision'])  

После обучения модели, вот потери теста и точность теста:

После применения увеличения данных, вот потери теста и точность теста:

Для наглядности я построил график обучения и точность и потеря валидации:

Вы можете просмотреть полный код этой модели в этой записной книжке: CNN-4Conv.ipynb

4 — Transfer Learning

Распространенный и высокоэффективный подход к глубокому обучению на небольших наборах данных изображений — это использование предварительно обученной сети. Предварительно обученная сеть — это сохраненная сеть, которая ранее была обучена на большом наборе данных, обычно для крупномасштабной задачи классификации изображений. Если этот исходный набор данных достаточно велик и достаточно общий, то пространственная иерархия функций, изученных предварительно обученной сетью, может эффективно действовать как общая модель визуального мира, и, следовательно, ее функции могут оказаться полезными для многих различных задач компьютерного зрения. , даже если эти новые задачи могут включать в себя классы, совершенно отличные от классов исходной задачи.

Я попытался реализовать предварительно обученную модель VGG19, которая является широко используемой архитектурой ConvNets для ImageNet. Вот код, которому вы можете следовать:

  import keras
из keras.applications импорт VGG19
из keras.applications.vgg19 импортировать preprocess_input
from keras.layers import Dense, Dropout
из keras.models импорт модели
из импортных моделей keras
из слоев импорта кераса
от оптимизаторов импорта keras

# Создаем базовую модель VGG19
vgg19 = VGG19 (веса = 'imagenet', include_top = False, input_shape = (150, 150, 3), classes = 10)

# Предварительная обработка ввода
X_train = ввод_предпроцесса (X_train)
X_val = ввод_предпроцесса (X_val)
X_test = ввод_предпроцесса (X_test)

# Извлечение функций
train_features = vgg19.предсказать (np.array (X_train), batch_size = 256, verbose = 1)
test_features = vgg19.predict (np.array (X_test), batch_size = 256, подробный = 1)
val_features = vgg19.predict (np.array (X_val), batch_size = 256, verbose = 1)

# Свести извлеченные объекты
train_features = np.reshape (train_features, (48000, 4 * 4 * 512))
test_features = np.reshape (test_features, (10000, 4 * 4 * 512))
val_features = np.reshape (val_features, (12000, 4 * 4 * 512))

# Добавить слои Dense и Dropout поверх предварительно обученного VGG19
model = models.Sequential ()
модель.add (Layers.Dense (512, Activation = 'relu', input_dim = 4 * 4 * 512))
model.add (слои.Dropout (0.5))
model.add (Layers.Dense (10, Activation = "softmax"))

# Скомпилируем модель
model.compile (loss = keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer = keras.optimizers.Adam (),
              metrics = ['precision'])  

После обучения модели, вот потери теста и точность теста:

Для наглядности я нанесу график точности и потерь обучения и проверки:

Вы можете просмотреть полный код для этого модель у этого ноутбука: VGG19-GPU.ipynb

Наносети упрощают трансферное обучение

Столкнувшись с проблемой точности передачи, я решил ее решить, создав простой в использовании облачный сервис глубокого обучения, который использует трансферное обучение. Он содержит набор предварительно обученных моделей, которые были обучены по миллионам параметров. Я могу загрузить данные Fashion MNIST, а затем служба выберет лучшую модель для использования в этой задаче. Наконец, он создает новую NanoNet поверх существующей предварительно обученной модели и подгоняет NanoNet к данным.

Поскольку модели NanoNets в значительной степени предварительно обучены, я использовал гораздо меньший обучающий набор данных, всего ~ 100 изображений на класс. От этой модели я получил точность теста 83,3%. Это на 7% больше, чем у модели VGG19, несмотря на использование 1/60 данных! Причина, по которой модель NanoNets работает лучше, заключается в большом объеме предварительного обучения, оптимальном выборе гиперпараметров и увеличении данных.

1. Использование графического интерфейса: https://app.nanonets.com/ImageCategorization/

2. Использование NanoNets API: https: // github.com / NanoNets / fashion_mnist

Ниже мы дадим вам пошаговое руководство по обучению вашей собственной модели с помощью Nanonets API, состоящее из 9 простых шагов.

Шаг 1. Клонируйте репо

  git clone https://github.com/NanoNets/fashion_mnist.git
cd nanonets_fashion_mnist
запросы на установку sudo pip  

Шаг 2: Получите бесплатный ключ API

Получите бесплатный ключ API с http://app.nanonets.com/user/api_key

Шаг 3. Установите ключ API как переменную среды

  экспорт NANONETS_API_KEY = ВАШ_API_KEY_GOES_HERE
  

Шаг 4. Создайте новую модель

  python./code/create-model.py
  

Примечание. При этом генерируется MODEL_ID, необходимый для следующего шага.

Шаг 5. Добавление идентификатора модели в качестве переменной среды

  экспорт NANONETS_MODEL_ID = YOUR_MODEL_ID
  

Шаг 6: Загрузите обучающие данные

Соберите изображения объекта, который вы хотите обнаружить. Когда у вас есть готовый набор данных в папке images (файлы изображений), начните загрузку набора данных.

  питон ./code/upload-training.ру
  

Шаг 7. Обучение модели

После загрузки изображений начните обучение модели

  python ./code/train-model.py
  

Шаг 8: Получение состояния модели

Обучение модели занимает около 30 минут. Вы получите электронное письмо после обучения модели. А пока вы проверяете состояние модели

  watch -n 100 python ./code/model-state.py
  

Шаг 9: Сделайте прогноз

После обучения модели.Вы можете делать прогнозы, используя модель

  python ./code/prediction.py PATH_TO_YOUR_IMAGE.jpg
  

В папке «images / test» есть 10 тестовых изображений для каждого класса, которые можно использовать для прогнозирования.

Как лучше всего расположить одежду в шкафу? -Бриджит Рейс Эксперт по стилю

Моя клиентка недавно попросила совета, как лучше всего организовать одежду в ее шкафу. Она хотела знать, что разумнее организовать по цвету, одежде или классификации.Ненавижу разочаровывать ее, но нет абсолютно правильного способа сделать это, и у каждого подхода есть свои плюсы и минусы. Если вы еще не выяснили, как организовать одежду в шкафу, ознакомьтесь с этими тремя решениями, а также с тем, что, по моему мнению, работает и не работает с каждым из них, мои предпочтения по организации одежды в вашем шкафу, а также некоторые общие советы по организации туалета, которые могут помочь.

Как правильно расставить одежду в шкафу

Решение № 1 — Подход к экипировке

Многим женщинам нравится организовывать свой гардероб по нарядам, потому что так легче выбрать, что надеть утром — наряды уже готовы и готовы к работе.Однако это мой наименее любимый способ организации туалета, потому что я считаю его слишком ограничивающим. Когда ваш гардероб разбит на одежду, может быть сложно сочетать то, что у вас уже есть, и открывать новые способы заставить ваш гардероб работать. Внешний вид туалета также может выглядеть неорганизованным и неухоженным, несмотря на то, что он очень организован, потому что в нем нет порядка.

Если вам нравится организовывать свой шкаф таким образом, и он работает на вас, то нет необходимости его менять.Однако, если вы хотите, чтобы в вашем шкафу было больше порядка, но вам нравится иметь быструю комплектацию одежды, которую вы можете взять и пойти, вместо этого попробуйте выделить часть своего туалета или несколько крючков, на которые вы можете повесить комплект одежды на неделю.

Решение № 2 Подход к цвету

Организация вашего шкафа по цвету не только создает вид организации в вашем шкафу, но также может помочь вам определить, где у вас есть предметы наиболее цветного, наименее цветного и слишком большого количества дублирования. Я помню, как организовал шкаф клиента по цвету и, когда все цвета были сгруппированы вместе, заметил, что у этого клиента было слишком много пар деталей в тонкую полоску.Только когда все было сгруппировано вместе, мой клиент смог увидеть это дублирование. Это преимущество группировки предметов в шкафу по цвету. Однако обратная сторона заключается в том, что группировка одежды только по цвету может выглядеть красиво и помочь вам найти цветовое дублирование, но часто этого недостаточно. Я считаю, что организация шкафа по цвету работает только тогда, когда его классифицируют по цвету и классификации.

Решение № 3 Классификационный подход

Размещение одежды в шкафу путем классификации или группировки одежды по схожим предметам (все брюки вместе, все рубашки вместе и т. Д.), Вероятно, является наиболее популярным способом размещения одежды в шкафу.Так я организовываю свой шкаф и побуждаю своих клиентов организовывать свои. Я сделал еще один шаг вперед, сгруппировав предметы в своих шкафах и шкафах моих клиентов по цвету от светлого к темному в дополнение к классификации.

Есть много плюсов в организации шкафа по классификации и цвету. Это легко увидеть аккуратно и организованно, и вы можете увидеть, где у вас слишком много или недостаточно определенного цвета, узора или рисунка. Однако недостатком такой организации шкафа является то, что выбор одежды не так очевиден, как если бы шкаф был организован по нарядам.В качестве решения этой проблемы я предлагаю вам вести учет или фотографировать различные наряды в своем гардеробе и держать этот список под рукой. Вместе со своими клиентами я фотографирую все их наряды, и они аккуратно хранят эти фотографии в альбоме.

Другие полезные советы по организации туалета

# 1- Держите крючок парковщика вне шкафа

Может быть полезно иметь какой-нибудь крючок или место, чтобы повесить одежду прямо возле шкафа. Вы можете использовать этот крючок, чтобы повесить завтрашнюю одежду накануне вечером или повесить одежду для химчистки, прежде чем вынуть ее из пластика и снова повесить в шкаф.

# 2- Повесьте все вешалки и одежду в одном направлении

Для кого-то это может показаться перебором, но я предпочитаю вешать всю одежду в одном направлении, чтобы все вешалки смотрели в одну сторону. Он просто поддерживает порядок в шкафу. Вы можете сделать еще один шаг, используя вешалки для униформы, но я не считаю это настолько необходимым, как некоторые люди. Еще один совет по вешалке, чтобы определить, какую одежду вы носите чаще всего, — это повернуть вешалку в другую сторону, когда наденете что-нибудь.К концу сезона вы сможете быстро определить, какие вещи надеты, а какие нет.

# 3- Попробуйте разделители

Моя хорошая подруга и организатор Лиза Заслоу из Gotham Organizers держит свой шкаф в порядке. Одна вещь, которая есть у нее в шкафу, — это органайзеры-стержни, которые она использует для разделения каждой части своего гардероба по классификации. Она даже создала разделитель под названием «Носи меня больше» и хранит предметы одежды, которые она давно не носила и хочет напомнить себе, что от них нужно больше пользы.

# 4- Избегайте чрезмерно спроектированных систем организации туалетов

Я не могу сказать вам, сколько раз я заходил в чулан, который был отремонтирован с помощью этой удивительной и дорогой дизайнерской компании только для того, чтобы перестать работать. Например, дизайнер шкафа создал небольшие отверстия для обуви, которые не дают ей достаточно места для хранения обуви, и в результате у нее есть обувь по всему полу. Мне нравится красиво оформленный шкаф, но если он слишком спроектирован, вы рискуете вырасти из него по мере того, как ваш шкаф будет развиваться и меняться.Не допускайте постоянной обмана систем организации шкафов и используйте ящики для хранения и другие умные организационные элементы, которые можно менять и переделывать по мере изменения шкафа и гардероба.

Существует множество различных способов расставить одежду в шкафу, и ни один из них не является правильным, кроме того, который лучше всего подходит для вас.

Есть ли у вас какие-нибудь советы по организации гардероба в шкафу? Я бы хотел их услышать!

Вы успешно подписались!

Коды Гармонизированной системы (HS)

Коды Гармонизированной системы (HS)

Среди отраслевых систем классификации коды Гармонизированной системы (ГС) обычно используются на протяжении всего процесса экспорта товаров.Гармонизированная система — это стандартизированный численный метод классификации продаваемых продуктов. Он используется таможенными органами по всему миру для идентификации товаров при оценке пошлин и налогов и для сбора статистических данных.

ГС находится в ведении Всемирной таможенной организации (ВТО) и обновляется каждые пять лет. Он служит основой для систем классификации импорта и экспорта, используемых в Соединенных Штатах и ​​многими торговыми партнерами.

HS присваивает конкретные шестизначные коды для различных категорий и товаров. Странам разрешено добавлять более длинные коды к первым шести цифрам для дальнейшей классификации.

Соединенные Штаты используют 10-значный код для классификации продуктов для экспорта, известный как номер Приложения B, , где первые шесть цифр являются номером HS. В Приложении B есть номер для каждого физического продукта, от скрепок до самолетов. Расписание B находится в ведении U.С. Отдел внешней торговли Бюро переписи населения.

Как вы используете код HS

В процессе экспорта вам понадобится как номер приложения B для США, так и версия кода HS для другой страны. Вы используете его для:

• Классифицировать физические товары для отправки в зарубежную страну;

• Сообщайте об отгрузках в автоматизированной экспортной системе (AES), если их стоимость превышает 2500 долларов или для товара требуется лицензия.

• Заполнить необходимую транспортную документацию, такую ​​как письмо с инструкциями грузоотправителя, коммерческий счет-фактура или сертификат происхождения;

• Определить ставки импортных тарифов (пошлин) и выяснить, соответствует ли продукт требованиям льготного тарифа в соответствии с соглашением о свободной торговле;

• Проведение маркетинговых исследований и получение торговой статистики;

• При необходимости соблюдайте законы США.

Как определить код приложения B вашего продукта (США)

CensusBureau предлагает бесплатный, широко используемый онлайн-инструмент поиска по Графику B, который поможет вам классифицировать ваши продукты. Инструмент поиска по списку B — это наиболее часто используемый метод для классификации продуктов. На сайте представлены учебные ресурсы, которые помогут вам лучше идентифицировать свой номер в Списке B, а также контактная информация для получения помощи.

Если ваш продукт трудно классифицировать, база данных онлайн-поисковой системы таможенных постановлений (CROSS) может помочь вам найти его код в Приложении B.CROSS содержит официальные юридически обязательные постановления, полученные на основании запросов других экспортеров и импортеров о кодах Приложения B. Используйте эту базу данных, чтобы определить, запрашивали ли другие экспортеры или импортеры вынесение решения в отношении того же или подобного продукта, и, если да, то каково это решение.

Особые ситуации:

• Доставка нескольких товаров комплектом : По большей части, определить код продукта из Списка B несложно. Например, велосипед в разобранном виде, который продается в коробке, содержащей раму велосипеда, рули, педали и сиденье, классифицируется как велосипед (поскольку товар продается как единое целое), а не как несколько различных компонентов.Однако некоторые наборы сложнее классифицировать. Правило 3 Общих правил толкования (GRI) Согласованного тарифного плана касается составных товаров, смесей и предметов, которые продаются в комплекте. GRI установил трехэтапный процесс определения кода Приложения B в таких ситуациях; введение к официальной публикации Приложения B содержит соответствующий отрывок.
• Текстиль / одежда, отправленные комплектом: Правила, регулирующие коды Приложения B для текстильных изделий и комплектов одежды, уникальны.См. GRI Глава 50, Примечание 14 для получения дополнительной информации.

Как определить иностранный код ГСН вашего продукта

Чтобы определить код ТН ВЭД для вашего продукта в другой стране, вы можете использовать инструмент поиска в базе данных иностранных тарифов, такой как База данных таможенной информации.

.