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Dog vs Cat Classification using Convolution Neural Network | Python Data Science Day

durch Jyothi Swaroop Makena

Python Data Science Day

In dieser Präsentation befassen wir uns mit einem Convolutional Neural Network (CNN)-Projekt, das für die Klassifizierung von Bildern in zwei Kategorien entwickelt wurde: Hunde und Katzen. CNNs sind eine Art von tiefem neuralen Netzwerk, insbesondere bei Bilderkennungsaufgaben. Unser Ziel ist es, die Ungenauigkeiten der CNN-Architektur und deren Anwendung bei der Erstellung eines effektiven und genauen Klassifizierers für die Unterscheidung zwischen diesen gemeinsamen Haustierarten zu präsentieren.

Das CNN-Modell ist ein mehrschichtiges neurales Netzwerk, das konvolutionale Ebenen verwendet, um hierarchische Features von Eingabebildern automatisch zu erlernen. Diese konvolutionalen Ebenen werden durch Poolebenen ergänzt, die die räumlichen Dimensionen der gelernten Features herabsetzen, und vollständig verbundene Ebenen zum Erstellen von Vorhersagen. Unser Dataset besteht aus beschrifteten Bildern von Hunden und Katzen, die als Schulungsmaterial für den CNN dienen, um Muster zu lernen und zu generalisieren.

Letztendlich veranschaulicht dieses CNN-Projekt die Leistungsfähigkeit von Deep Learning in Bildklassifizierungsaufgaben und dient als Grundlage für das Verständnis der breiteren Anwendungen neuronaler Netzwerke in computervision. Auch wenn Sie noch keine Erfahrung mit Deep Learning haben, fordere ich Sie auf, mich zu besuchen, und erleben Sie die vielen Wunder von Deep Learning und CNN insbesondere.

Kapitel

  • 00:00 - Dog vs Cat Classification using Convolution Neural Network
  • 01:29 - Heutige Agenda
  • 02:40 - Was ist Convolution Neural Network (CNN)
  • 03:50 - Warum CNN? Warum nicht ANN?
  • 07:52 - Typische CNN-Architektur
  • 11:10 - CNN-Anwendungen
  • 11:57 - Demo

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Entwickler
Python