영점 기반 영상 인식 학습 방법

제로샷 학습을 기반으로 한 이미지 인식은 기존의 이미지 인식 방식과 다른 새로운 기술입니다. 기존의 이미지 인식에는 훈련 데이터를 통한 학습 특징과 분류 규칙이 필요하지만, 제로샷 학습에는 모델을 사전 훈련할 필요가 없습니다. 인식하고자 하는 이미지의 특성을 기반으로 실시간 분류를 수행하여 빠르고 정확한 인식을 구현합니다. 제로샷 학습을 통한 이미지 인식은 스마트 홈, 얼굴 인식, 스마트 보안 및 기타 분야에서 널리 사용되었습니다. 이는 스마트 홈 장치가 사용자 요구 사항을 신속하게 파악하고 그에 따라 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 얼굴 인식에서는 제로샷 학습을 통해 얼굴의 특징을 기반으로 얼굴을 정확하게 식별하고 인식 정확도를 높일 수 있습니다. 지능형 보안 분야에서는 제로샷 학습을 통해 위험한 물체를 식별하고 보다 안전하고 안정적인 모니터링 시스템을 제공할 수 있습니다. 즉, 제로샷 학습을 기반으로 한 영상 인식 기술은 빠르고 정확하여 다양한 분야에 더욱 지능적인 솔루션을 제공합니다.

제로샷 학습을 통한 이미지 인식은 크게 특징 추출과 분류의 두 단계로 나뉩니다.

특징 추출 단계에서는 제로패스 학습 이미지 인식 알고리즘이 인식할 이미지의 색상, 모양, 질감 등 다양한 특징을 자동으로 분석하여 벡터로 표현합니다. 이러한 벡터는 인식되어 후속 분류에 사용될 이미지의 "지문"으로 간주될 수 있습니다.

분류 단계에서 제로샷 학습 이미지 인식 알고리즘은 특징 벡터를 사용하여 이전에 학습된 카테고리 특징 벡터와 비교하여 인식할 이미지에 가장 가까운 카테고리를 찾습니다. 이러한 카테고리 특징 벡터는 다른 이미지에서 추출되며, 각 카테고리의 특징을 나타냅니다. 제로샷 학습 이미지 인식 알고리즘은 새로운 이미지를 인식할 때 각 카테고리의 특징 벡터와 얼마나 유사한지를 기준으로 가장 가까운 카테고리에 인식할 이미지를 할당합니다.

제로샷 학습을 더 잘 이해하기 위해 예를 들어 설명하겠습니다. 우리는 50개의 서로 다른 동물 카테고리를 포함하는 AWA2(Animals with Attributes 2) 데이터 세트를 채택하고 각 카테고리는 85개의 속성으로 설명됩니다. 훈련 세트로 10개의 카테고리를 무작위로 선택하고 테스트 세트로 나머지 40개의 카테고리를 선택했습니다. 우리는 모델 훈련을 위해 속성 기반 접근 방식을 사용했습니다.

먼저 필요한 라이브러리와 데이터 세트를 가져와야 합니다.

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.io as sio
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 导入数据集
data = sio.loadmat('data/awa2.mat')
train_labels = data['train_labels'].astype(int).squeeze()
test_labels = data['test_labels'].astype(int).squeeze()
train_attributes = StandardScaler().fit_transform(data['train_attributes'])
test_attributes = StandardScaler().fit_transform(data['test_attributes'])

그런 다음 임베딩 공간에서 속성 설명을 벡터로 변환해야 합니다. 우리는 주성분 분석(PCA)을 사용하여 속성 설명을 임베딩 공간의 벡터로 변환합니다. 처음 10개의 주성분을 임베딩 벡터로 선택합니다.

from sklearn.decomposition import PCA

# 将属性描述转换为嵌入空间中的向量
pca = PCA(n_components=10)
train_embed = pca.fit_transform(train_attributes)
test_embed = pca.transform(test_attributes)

다음으로, 테스트 세트의 카테고리를 예측하기 위해 분류기를 훈련해야 합니다. 우리는 분류자로 로지스틱 회귀를 사용합니다.

# 训练分类器
clf = LogisticRegression(random_state=0, max_iter=1000)
clf.fit(train_embed, train_labels)

# 在测试集上进行预测
predicted_labels = clf.predict(test_embed)

마지막으로 모델의 성능을 평가하기 위해 정확도를 계산할 수 있습니다.

# 计算准确率
accuracy = np.mean(predicted_labels == test_labels)
print('Accuracy:', accuracy)

이 예에서는 속성 기반 접근 방식을 사용하여 모델을 훈련하고 처음 10개의 주성분을 임베딩 벡터로 선택했습니다. 마지막으로 테스트 세트에서 정확도가 0.55인 모델을 얻었습니다.

위 내용은 영점 기반 영상 인식 학습 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!