בנה מודל לסיווג תמונות

<br> סיכום

תבנית קוד זו מסבירה כיצד לסווג אלפבית של שפת הסימנים האמריקאית (ASL) באמצעות PyTorch ורשתות למידה עמוקה. הוא משתמש במודל מאומן מראש מגן החיות של דגמי PyTorch ומאמן מחדש את החלק האחרון של הרשת.

תיאור

תבנית הקוד משתמשת ב- PyTorch כדי לבנות ולהכשיר מודל למידה עמוקה לסיווג תמונות ל 29 כיתות (26 אלפבית ASL, שטח, דל וכלום), אשר ניתן להשתמש בהן מאוחר יותר כדי לעזור גם לאנשים כבדי שמיעה לתקשר עם אחרים. כמו במחשבים. התבנית משתמשת ברשת סלולרית מאומנת מראש, מגדירה מסווג ומחברת אותו לרשת. לאחר מכן הוא מאמן את המסווג הזה יחד עם כמה מהחסימות האחרונות ברשת בערכת הנתונים. התבנית משתמשת בסביבת Python ו- GPU ב- IBM® Watson ™ Studio לצורך אימונים מהירים יותר, המאפשרים לך להוריד, לחקור, לבנות ולהכשיר את המודל שלך. למידע נוסף על סביבות סטודיו ווטסון זמינות.

לאחר השלמת דפוס זה, אתה מבין כיצד:

• השג מערך נתונים מקאגגל
• חקור נתונים והגדר שנאים לעיבוד תמונות מראש לפני האימון
• הגדר מסווג שיהיה לו שכבת פלט של 29 יציאות
• אימן את הבלוקים האחרונים של הרשת יחד עם המסווג המוגדר
• בדוק את המודל המאומן

זרימה

1. היכנס לאולפן ווטסון.
2. קבל את אישורי ה- API של Kaggle.
3. הפעל את מחברת Jupyter ב- Watson Studio.

הוראות

קבל שלבים מפורטים בסעיף readme קוֹבֶץ. השלבים האלה מראים כיצד:

1. הירשם לסטודיו ווטסון.
2. צור פרויקט חדש.
3. צור את המחברת.
4. הרץ את המחברת.
5. בדוק את המודל שלך.

מקור: https://developer.ibm.com/patterns/build-an-american-sign-language-alphabet-classifier-using-pytorch-and-gpu-environments-on-watson-studio/