Turi Create - это набор инструментов для машинного обучения, призванный упростить жизнь разработчикам и специалистам по обработке данных. Компания Apple приобрела Turi, и его исходный код открыт по адресу https://github.com/apple/turicreate.

В этом посте я использовал Python SDK Turi Create для кодирования классификатора изображений «естественной опасности».

Заявление о проблеме

Для изображения оно будет классифицировано как опасность ПОЖАР или НАВОДНЕНИЕ.

(Изображение предоставлено: Google Images)

Подход

  1. Загрузите изображения наводнения и пожарной опасности (я использовал поиск изображений Google), и мы будем использовать 80% для обучения модели, а оставшееся - для тестирования модели.
  2. Обучите модель классификатора изображений с 80% изображений.
  3. Протестируйте модель с оставшимися 20% изображений.

Предварительные условия

  1. Python 2.7
  2. TuriCreate ( Следуйте инструкциям здесь, чтобы установить его)

Код

Прежде чем мы начнем кодировать, давайте создадим 2 каталога, в которые мы будем загружать соответствующие изображения.

И в процессе обучения мы создадим еще 2 каталога, которые будут использоваться для маркировки, когда мы начнем кодировать.

После того, как мы загрузили файлы, давайте приступим к созданию простой программы на Python, которая поможет классифицировать изображения на FIRE или FLOOD.


# Import turicreate
import turicreate as turi

# Load the training/test images from their respective directories
training_data = turi.image_analysis.load_images('training')
test_data = turi.image_analysis.load_images('test')
# Provide the labels for the training dataset
training_data['label'] = training_data['path'].apply(lambda path: 'flood' if 'flood' in path else 'fire')
# Train the model for classification using training_data
model = turi.image_classifier.create(
                              training_data, target='label')
# Use the model to predict the class of the test_data
predictions = model.predict(test_data)
# Print the predictions
for image in zip(test_data,predictions):
    print image[0]['path'],image[1]

Сила модели зависит от того, насколько хорош ваш входной набор данных.

Итак, это все ! Вот так просто написать классификатор изображений с помощью Turi Create!

Продолжайте и используйте его для множества случаев использования, когда вам нужно классифицировать изображения.