O que é a incorporação de imagem?

1. Incorporação de imagens

Lista imagens e uploads ou as avalia localmente em um servidor remoto. Modelos de aprendizagem profunda para cada imagem são usados para medir uma matriz. Ele retorna uma tabela de dados com colunas melhoradas (descriptores de imagens).

Fotos podem ser importadas com um widget para importar fotos ou como caminhos de imagens em uma tabela. Neste caso, uma coluna de três linhas com tipo = etiqueta da imagem na terceira linha é necessária na direção da imagem.

Image Embedding fornece vários embedders, cada um para uma determinada tarefa aprendida. As fotos são enviadas para um servidor onde a representação vetorial é computada, ou avaliada localmente no computador do usuário's. SqueezeNet embedder oferece uma avaliação simples em computadores que não't precisam de uma ligação à Internet. Você precisa de uma conexão com a Internet se quiser usar outros embedders além do SqueezeNet. As fotos enviadas para o servidor não são salvas.

1. O número de imagens embutidas e conteúdo perdido.

2. Configurações:

• Image Attribute: atributo de imagem a ser adicionado.
• Incorporator:>ul>
• SqueezeNet: Pequeno e rápido modelo de reconhecimento de imagem treinado em ImageNet.
• Inception v3: modelo de treinamento ImageNet v3 do Google Inception.
• VGG-16: Modelo ImageNet qualificado de reconhecimento de imagem em 16 camadas.
• VGG-19: Plataforma de reconhecimento de imagem certificada ImageNet de 19 camadas.
• Painters: um modelo que é qualificado para prever pintores de arte' pictures.
• DeepLoc: um modelo que foi aprendido a analisar imagens de células de levedura.

3. Para iniciar a inserção, marque a caixa à esquerda. Pressione Submit como uma alternativa. Selecione Cancelar para remover o embedding.

2. Embedders

• InceptionV3 Esta é uma rede de reconhecimento de imagens neurais profundas do Google. O conjunto de dados da ImageNet é qualificado. O padrão que usamos pode ser encontrado aqui. Para a incorporação das imagens com os vetores usamos as ativações na penúltima camada do modelo.>li>SqueezeNet É um modelo profundo de reconhecimento de imagem que atinge a precisão do AlexNet no ImageNet com 50x menos parâmetros. O modelo é ensinado pela coleta de dados do ImageNet. Com o peso do modelo pré-treinado do autor, nós reimplantamos o SqueezeNet. Usamos ativações pré-softmax (flatten10) como uma camada de integração.
• VGGG16 & VGG19 São redes de reconhecimento de imagens neurais profundas propostas pela comunidade de geometria visual da Universidade de Oxford. Eles são educados na coleta de dados da ImageNet. Utilizamos a criação em grupo de redes ponderadas iniciais. Usamos a ativação da camada preliminar-fc7 como um embedding. O embedding de imagens envolve pintores, um embedder treinado por 1.584 pintores em 79.433 quadros e premiado como Kaggle Painters para números. As ativações da penúltima camada de rede são usadas como um built-in.
• DeepLoc É uma rede convolucionária de 21.882 imagens de células individuais, que foram alocadas manualmente em uma das 15 áreas de localização. Utilizamos a rede de escritores que é pré-treinada. As integrações são de camada fc 2 ativações.

3. Exemplo

P>Primeiro posso importar imagens de uma aba Importar Imagens. Dentro de uma pasta chamada frutas, eu tenho três imagens de uma laranja, uma banana e um morango. Devo submeter uma tabela de dados da coluna de imagens para Image embedding a partir de Import Pictures.

I 'm vou usar o embedder padrão da SqueezeNet. O widget continuará a recuperar os vetores do servidor automaticamente.

Você exibirá os dados melhorados em uma tabela de dados assim que o cálculo estiver concluído. Você pode iniciar qualquer método de aprendizagem Orange com o embedder embutido. Abaixo está um exemplo de clustering.