使用 Python 对服装图像进行分类

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图像分类是一种机器学习任务，它涉及识别图像中的物体或场景。这是一项具有挑战性的任务，但在现实世界的问题中有很多应用，例如人脸识别、物体检测和医学图像分析。

在本文中，我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集，这是一个包含 60,000 张 10 种不同服装物品的灰度图像的集合。我们将构建一个简单的神经网络模型来对这些图像进行分类。

导入模块

第一步是导入必要的模块。我们将需要以下模块

• numpy: 用于处理数组

• matplotlib.pyplot: 用于绘制图像

• tensorflow: 用于构建和训练神经网络。

请考虑以下命令来导入模块。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

加载和预处理数据

下一步是加载 Fashion-MNIST 数据集。此数据集包含在 TensorFlow 库中。我们可以使用以下代码加载它

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

x_train 和 x_test 变量分别包含训练和测试图像。y_train 和 y_test 变量分别包含训练和测试图像的标签。

Fashion-MNIST 数据集中的图像大小为28x28像素。它们也是灰度图像，这意味着它们只有一个通道。在训练模型之前，我们需要预处理图像。以下代码显示了如何执行此操作

x_train = x_train.reshape(60000, 28, 28, 1) x_test = x_test.reshape(10000, 28, 28, 1) x_train = x_train / 255.0 x_test = x_test / 255.0

此代码将图像重新整形为具有第四个维度的图像，该维度表示通道数。它还将图像标准化为 0 到 1 之间的值。

构建模型

现在数据已预处理，我们可以构建模型了。我们将使用一个具有两个隐藏层的神经网络。以下代码显示了如何构建模型

model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ])

模型中的第一层是扁平化层。此层将 28x28 图像展平为 784 维向量。接下来的两层是密集层。这些层是全连接层，这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是 softmax 层。此层输出 10 个可能类别的概率分布。

训练模型

现在模型已构建，我们可以训练它了。我们将使用 Adam 优化器和分类交叉熵损失函数。以下代码显示了如何训练模型

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

模型训练了 10 个周期。一个周期是指对训练数据进行完整的一次遍历。经过 10 个周期后，模型已学会以大约 92% 的准确率对服装图像进行分类。

评估模型

现在模型已训练完成，我们可以使用测试数据对其进行评估。以下代码显示了如何执行此操作

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test loss:', loss) print('Test accuracy:', accuracy)

该模型实现了 0.27 的测试损失和 91.4% 的测试准确率。

结论

总之，我们讨论了如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们使用了 Fashion-MNIST 数据集，这是一个包含 60,000 张 10 种不同服装物品的灰度图像的集合。我们构建了一个简单的神经网络模型来对这些图像进行分类。该模型实现了 91.4% 的测试准确率。这是一个很有希望的结果，它表明机器学习可以用于解决现实世界的问题。

将来，我们可以通过使用更大的数据集、使用更复杂的模型以及使用更好的优化算法来提高模型的准确性。我们还可以使用该模型实时地对服装图像进行分类。这将对在线购物和自助结账机等应用很有用。