Kategoryzator ryb
W tym samouczku stworzysz model klasyfikacyjny do rozpoznawania gatunków ryb na zdjęciach. Taki model może odgrywać kluczową rolę w identyfikacji gatunków, działaniach ochronnych, zrównoważonych praktykach połowowych, zarządzaniu akwakulturą, badaniach i edukacji. Może poprawić nasze zrozumienie różnorodności ryb, wspierać ochronę ekosystemów i przyczynić się do odpowiedzialnych interakcji ze środowiskami wodnymi.
Do stworzenia modelu użyj publicznie dostępnego zbioru danych Large Scale Fish, który zawiera 8 różnych gatunków ryb zebranych w supermarkecie w Turcji.
Dodawanie zbioru danych
Przejdź do sekcji Posiadane
i kliknij przycisk Dodaj nowy zbiór danych
. Wprowadź nazwę zbioru danych, wybierz typ Osobisty
i kliknij przycisk Utwórz
.
Zestaw danych Large Scale Fish został zapisany jako plik archiwum .zip. Kliknij Dodaj archiwum
.
Po załadowaniu archiwum kliknij przycisk Prześlij
.
Przed przesłaniem zdecyduj, co aplikacja powinna zrobić, jeśli limit rozmiaru zostanie przekroczony. Na potrzeby tego samouczka wybierz Skaluj obrazy
.
Edytowanie zbioru danych
Przejdź do sekcji Zbiory danych
i kliknij na swój zestaw danych Fish
Jak widać, niektóre kategorie, takie jak ground truth (GT), nie są potrzebne do naszego treningu, usuńmy je. Aby to zrobić, kliknij trzy kropki obok kategorii, której nie potrzebujesz. Pojawi się menu rozwijane, wybierz Usuń
.
Po usunięciu wszystkich kategorii zawierających obrazy GT, zbiór danych powinien wyglądać następująco:
Scalanie kategorii
Zbiór danych nie jest jeszcze gotowy do treningu, ponieważ niektóre kategorie się powtarzają. Można je scalić w widoku Zbioru danych
lub podczas tworzenia modelu. Na potrzeby tego samouczka użyjemy pierwszego sposobu. Kliknij przycisk Scal kategorie
na prawej karcie.
W wyskakującym okienku kliknij przycisk rozwijany i wybierz kategorię Gilt-Head_Bream
, a następnie kliknij przycisk Ok
.
Następnie połącz błędnie wpisaną kategorię Hourse_Mackerel
w Horse_Mackerel
. Zbiór danych powinien wyglądać następująco:
Tworzenie modelu
Przejdź do sekcji Modele
i kliknij Dodaj nowy model
. Wybierz Klasyfikacja
.
Wybierz wszystkie kategorie z wyjątkiem Shrimp
(krewetka), ponieważ nie są one rybami.
Pomiń krok scalania kategorii i kliknij Dalej
. Wprowadź nazwę modelu i wybierz opcję Konfiguruj automatycznie
. Kliknij przycisk Dalej
.
Ustaw dokładność na 90%. Kliknij przycisk Rozpocznij trening
.
Postęp treningu można wyświetlić w widoku Panelu głównego
, w zakładce Powiadomienia
lub w sekcji Modele
.
Testowanie Twojego pomysłu
Po zakończeniu treningu przejdź do sekcji Modele
i kliknij model Fish Classification.
W sekcji Konwersja
wybierz architekturę NVIDIA MAXWELL.
Po przekonwertowaniu kliknij na urządzenie, aby się z nim połączyć.
Skopiuj kod rejestracyjny do schowka, a następnie kliknij Kopiuj token i przejdź do urządzenia
. Spowoduje to otwarcie nowej karty w przeglądarce z aplikacją internetową, która korzysta teraz z urządzenia lokalnego.
Wklej kod rejestracyjny w polu Token
i utwórz hasło. Po zarejestrowaniu urządzenie zmieni swój status na Połączono
w sekcji Testowanie
aplikacji OSAI.
Kliknij model Fish Classification, aby pobrać go do pamięci lokalnej urządzenia.
Kliknij przycisk Prześlij plik
. Możesz przesłać obraz lub film. Na potrzeby tego samouczka użyjemy zdjęć.
Po przetworzeniu obrazu przez aplikację internetową można wyświetlić wyniki.