人工智慧實務工作坊-手把手教你深度學習實務

真實世界的卷積神經網路開發

林嶔 (Lin, Chin)

第一節:圖像識別的深度學習研究(1)

– 事實上我們從事後的角度來說,深度學習是一個需要數據量才能體現出的強大算法,假設我們一直沒有足夠的數據量,那深度學習將永無抬頭之日!

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第一節:圖像識別的深度學習研究(2)

– 下面這張圖是每一年的冠軍演算法,我們可以看到在2012年以前,這項比賽大多是由SVM、隨機森林等方法獲得冠軍,但自2012年以來卷積神經網路就席捲了ILSVRC之後所有的冠軍。

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第二節:利用經典模型的model進行預測(1)

– 除此之外,由於ImageNet上的比賽是對圖像做1000類別的分類,但我們並不清楚是哪1000個類別,model裡面的chinese synset.txt描述著第幾個類別是什麼的資訊。

library(OpenImageR)

img = readImage('image/test.jpg') 
resized_img = resizeImage(img, 224, 224, method = 'bilinear')

imageShow(resized_img)