Wir alle haben gelernt, wie man Modelle für maschinelles Lernen mithilfe der leicht verfügbaren Open-Supply-Datensätze erstellt. Wenn Sie jedoch an einem benutzerdefinierten Projekt arbeiten und der Datensatz nicht sofort verfügbar ist, wie lösen Sie das Downside dann mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen? Während wir an maschinellen Lern- oder Deep-Studying-Projekten arbeiten, stellt sich zunächst die Frage: Woher bekomme ich den Datensatz, um das Modell zu trainieren? Wenn der Datensatz nicht ohne weiteres verfügbar ist, wie kann ich die Bilder zum Erstellen des Datensatzes erhalten? In diesem Artikel habe ich einige einfache Techniken zum Erstellen von Bilddatensätzen für benutzerdefinierte Projekte untersucht.
Ich arbeite an einem Downside von Hirse-Klassifizierung. Um die vorab trainierten Deep-Studying-Modelle zu trainieren, benötige ich einen Hirse-Datensatz mit mindestens fünf verschiedenen Hirseklassen Sorghum, Perlhirse, FingerhirseFOchsenschwanzhirse Und Kodo-Hirse. Ein solcher Datensatz ist nicht ohne weiteres verfügbar. Am einfachsten ist es, dass ich bei Google nach Hirsebildern gesucht habe. Für die Erstellung eines Datensatzes stehen viele Bilder zur Verfügung (nicht alle sind möglicherweise nützlich). Die Frage ist nun, wie man alle diese Bilder in großen Mengen herunterlädt. Dann kann ich die unerwünschten Bilder herausfiltern und meinen Millet-Datensatz erstellen.
Bereiten Sie zunächst eine Datensatzstruktur wie folgt vor:
1. Erstellen Sie einen Ordner – Millet_Dataset
2. Erstellen Sie im Ordner Millet_Dataset 5 verschiedene Ordner zum Speichern der Bilder von 5 Arten/Klassen von Hirse: Finger_Millet, Foxtail_Millet, Kodo_Millet, Pearl_Millet und Sorghum (Bereiten Sie für jede Klasse einen Ordner mit dem Klassennamen als Ordnernamen vor, um alle zu speichern Bild dieser Klasse).
Es gibt viele verschiedene einfache Möglichkeiten, die Bilder verschiedener Hirse herunterzuladen. Bevor Sie jedoch mit dem Obtain beginnen, sollten Sie immer die Urheberrechtsfrage im Hinterkopf behalten. Laden Sie keine Bilder herunter, die gegen die Urheberrechtsbestimmungen verstoßen. Die in diesem Artikel heruntergeladenen Bilder sind nur für Bildungszwecke gedacht.
1. Chrome-Plugin: Alle Bilder herunterladen
Chrome-Plugin Laden Sie alle Bilder herunter kratzt alle auf einer Webseite vorhandenen Bilder heraus und lädt sie in wenigen Sekunden als ZIP-Ordner herunter. Es kann Bilder nicht nach ihrer Größe filtern, ist aber ein hervorragendes Device zum Stapel-Obtain von Bildern. Es speichert alle Bilder im aktiven Tab als ZIP-Datei. Sie müssen die Chrome-Erweiterung hinzufügen, Laden Sie alle Bilder herunter
Sobald Sie die Erweiterung hinzugefügt haben, können Sie sie in der oberen rechten Ecke überprüfen.
Suchen Sie dann bei Google nach den erforderlichen Kursbildern, sagen Sie „Suchen nach“ Bilder von Perlhirsekörnern. Sobald Sie die erforderlichen Bilder angezeigt haben, klicken Sie auf das Erweiterungssymbol in der oberen rechten Ecke. Klicken Sie auf Alle Bilder herunterladen. Es lädt die Zip-Datei herunter, die alle Bilder auf der Webseite enthält.
2. Chrome-Plugin: Picture Downloader – Picture Finder
Mit diesem Plugin können Sie Bilder auf Webseiten finden, sie nach Auflösung oder Format sortieren, ein Bild herunterladen oder alle Bilder zum Massen-Obtain auswählen. Sie können die Bilder nach Höhe, Breite, URL oder Bildtyp herausfiltern. Sie müssen die Chrome-Erweiterung hinzufügen, Bild-Downloader – Bild-Finder.
Suchen Sie bei Google nach den erforderlichen Klassenbildern, beispielsweise nach „Bildern von Perlhirsekörnern“. Sobald Sie die erforderlichen Bilder angezeigt haben, klicken Sie auf das Erweiterungssymbol in der oberen rechten Ecke. Klicken Sie auf Picture Downloader – Picture Finder
Es öffnet sich ein neues Fenster. Durch Scrollen können Sie alle Bilder mit Größe, Typ und URL anzeigen. Sie können alle Bilder hier herunterladen Alle auswählen oder die spezifischen Bilder. Sie können den Filter sogar entsprechend Ihren Anforderungen mit der Bildgröße (Breite, Höhe) und der URL einstellen oder die Bilder eingeben und herunterladen.
Nachdem Sie die Bilder heruntergeladen haben, bereinigen Sie den Datensatz wie folgt:
1. Entfernen Sie irrelevante Bilder aus dem Datensatz:
Alle von uns heruntergeladenen Bilder sind möglicherweise nicht für das Projekt related. Um dieses Downside zu beheben, müssen wir die Bilder manuell überprüfen, um irrelevante Bilder zu entfernen.
2. Doppelte Bilder entfernen: Entfernen Sie alle doppelten Bilder aus dem Datensatz
3. Schneiden Sie die Bilder (falls erforderlich) um Ihren Interessenbereich herum zu, um Ihre Daten optimum zu nutzen.
Um die Datenbereinigung durchzuführen, verwenden Sie die Microsoft Fotos-App. Microsoft Pictures ist ein Microsoft-Device, mit dem Sie ganz einfach alle Bilder im Ordner sowie Informationen zu den Bildern wie Bildgröße, Bildtyp, Auflösung, Tiefe usw. anzeigen können. Nach dem Anzeigen der Bilder können Sie die irrelevanten Bilder aus dem Datensatz löschen können Sie die doppelten Bilder löschen und die Bilder zuschneiden, um unerwünschte Teile des Bildes zu entfernen.
Speichern Sie die bereinigten Bilder in den entsprechenden Ordnern, die wir zuvor erstellt haben.
Benennen Sie die Bilder entsprechend ihrer Klassen um
1. Öffnen Sie den Ordner und wählen Sie alle Bilder aus.
2. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf.
3. Benennen Sie alle nach ihrer Klasse um.
Nach dem Umbenennen sehen die Bilddaten wie folgt aus:
Wiederholen Sie es für alle verbleibenden Klassen. So ist Ihr Datensatz bereit, die Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren.
Im folgenden Beitrag werde ich Ihnen zeigen, wie Sie ein Modell erstellen und bereitstellen.
Wenn Sie Fragen haben, können Sie diese gerne im Kommentarbereich stellen.
Wenn Sie es gerne lesen und mich als Autor unterstützen möchten, denken Sie darüber nach, mir zu folgen.
Danke fürs Lesen!
