Существует 6 различных типов логотипов (Burger King, McDonalds, Other, Starbucks, Subway, KFC). Мы использовали CNN для прогнозирования новых изображений мячей.
Эта модель предсказывает, относится ли изображение к какому бренду, просматривая логотипы с использованием нейронной сети свертки.
Импорт библиотек:
Разархивируйте набор данных:
Предварительная обработка данных:
Сопоставьте классификации, т. е. классы, с целым числом и отобразите список всех уникальных 6 брендов.
Вывод:
{'Burger King': 0, 'KFC': 1, 'McDonalds': 2, 'Other': 3, 'Starbucks': 4, 'Subway': 5}
Отображение некоторых изображений из набора данных:
Вывод:
Разделите набор обучающих данных на набор поездов и набор проверки:
Вывод:
Found 1393 images belonging to 6 classes. Found 345 images belonging to 6 classes.
Обучите последовательную модель:
Вывод:
Model: "sequential" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= conv2d (Conv2D) (None, 100, 100, 32) 896 _________________________________________________________________ max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 50, 50, 32) 0 _________________________________________________________________ conv2d_1 (Conv2D) (None, 50, 50, 64) 18496 _________________________________________________________________ max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 25, 25, 64) 0 _________________________________________________________________ conv2d_2 (Conv2D) (None, 25, 25, 64) 36928 _________________________________________________________________ max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 12, 12, 64) 0 _________________________________________________________________ conv2d_3 (Conv2D) (None, 12, 12, 64) 36928 _________________________________________________________________ max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 6, 6, 64) 0 _________________________________________________________________ conv2d_4 (Conv2D) (None, 6, 6, 64) 36928 _________________________________________________________________ max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 3, 3, 64) 0 _________________________________________________________________ dropout (Dropout) (None, 3, 3, 64) 0 _________________________________________________________________ conv2d_5 (Conv2D) (None, 3, 3, 64) 36928 _________________________________________________________________ max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 1, 1, 64) 0 _________________________________________________________________ flatten (Flatten) (None, 64) 0 _________________________________________________________________ dense (Dense) (None, 256) 16640 _________________________________________________________________ activation (Activation) (None, 256) 0 _________________________________________________________________ dropout_1 (Dropout) (None, 256) 0 _________________________________________________________________ dense_1 (Dense) (None, 6) 1542 _________________________________________________________________ activation_1 (Activation) (None, 6) 0 ================================================================= Total params: 185,286 Trainable params: 185,286 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________
Скомпилируйте и подгоните модель:
Вывод:
Epoch 1/40 44/44 [==============================] - 41s 934ms/step - loss: 1.5418 - accuracy: 0.4602 - val_loss: 1.4519 - val_accuracy: 0.4783 Epoch 2/40 44/44 [==============================] - 41s 932ms/step - loss: 1.3943 - accuracy: 0.4738 - val_loss: 1.4155 - val_accuracy: 0.4783 ... ... ... Epoch 39/40 44/44 [==============================] - 38s 861ms/step - loss: 0.2385 - accuracy: 0.9296 - val_loss: 0.4292 - val_accuracy: 0.8406 Epoch 40/40 44/44 [==============================] - 38s 860ms/step - loss: 0.2084 - accuracy: 0.9304 - val_loss: 0.7735 - val_accuracy: 0.7884
Кривые графика:
