Это очередная статья в серии обучающих статей для разработчиков в сфере искусственного интеллекта. В предыдущих статьях и мы рассмотрели сбор и подготовку данных с изображениями, в данной статье мы продолжим обсуждение сбора и изучения музыкальных данных.
Целью данного проекта является:
В предыдущих статьях данной обучающей серии были описаны возможные варианты подготовки данных Предобработка и дополнение данных с изображениями, также в этих статьях была построена Базовая модель распознавания эмоций на основе изображений сверточной нейросети.
В данной статье мы построим улучшенную модель сверточной нейросети для распознавания эмоций на изображениях с помощью техники, называемой индуктивным обучением.
Читать полностью »
В этой статье мы займемся построением базовой модели сверточной нейросети, которая способна выполнять распознавание эмоций на изображениях. Распознавание эмоций в нашем случаем представляет собой задачу двоичной классификации, целью которой является разделение изображений на позитивные и негативные.
Весь код, документы в формате notebook и прочие материалы, включая Dockerfile, можно найти здесь.
Читать полностью »
В предыдущей статье, Обзор нейронных сетей для классификации изображений, мы ознакомились с основными базовыми понятиями сверточных нейронных сетей, а также лежащими в их основе идеями. В данной статье мы рассмотрим несколько архитектур глубоких нейронных сетей, обладающих большой вычислительной мощностью — таких как AlexNet, ZFNet, VGG, GoogLeNet и ResNet — и подытожим основные преимущества каждой из этих архитектур. Структура статьи основана на записи в блоге Основные понятия сверточных нейронных сетей, часть 3.
Читать полностью »
В данной статье приводится доступный теоретический обзор сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN) и разъясняется их применение к задаче классификации изображений.
Предобработка — это общий термин для всех манипуляций, производимых с данными перед передачей их модели, включая центрирование, нормализацию, сдвиг, вращение, обрезку и т. п. Как правило, предобработка требуется в двух случаях.
Рассмотрим некоторые возможные методы трансформации при предобработке и их реализацию через Keras.
В данной статье обсуждаются методы, используемые при сборе данных с изображениями в музыкальном проекте со слайд-шоу. Возникли ограничения, вынудившие нас воспользоваться существующей базой данных изображений, а не изображениями, взятыми с Flickr. Тем не менее, в данной статье рассматриваются оба подхода, чтобы читатель мог научиться извлекать данные при помощи Flickr API.
Далее, поскольку качество значительной части изображений, собранных с Flickr, оказалось низким, было решено использовать изображения из существующих баз данных изображений. В частности, были собраны изображения из трех баз данных для психологических исследований.
Читать полностью »
