Sharecs.net
  • Trang chủ
  • Thủ Thuật
    • Thủ thuật máy tính
      • Windows
      • MacOS
      • Linux
    • Thủ thuật internet
    • Thủ thuật phần mềm
  • Phần Mềm
  • Lỗi máy tính
    • Lỗi internet
    • Lỗi windows
    • Lỗi phần mềm
  • Lập Trình
    • Lập Trình Java
    • Lập trình Python
    • Lập Trình React Native
    • Code Hay
  • Linh Tinh
    • PhotoShop
    • Tải Video Wallpaper
    • Kho Tools
      • Cân Bằng Phương Trình Hóa Học
      • Custom Css Scrollbar – Render Code
      • Tạo Kí Tự Đặc Biệt Online
      • Tạo Deep Link
    • Tài Liệu – Luận Văn – Báo Cáo
    • Kho Theme Website WordPress
No Result
View All Result
  • Trang chủ
  • Thủ Thuật
    • Thủ thuật máy tính
      • Windows
      • MacOS
      • Linux
    • Thủ thuật internet
    • Thủ thuật phần mềm
  • Phần Mềm
  • Lỗi máy tính
    • Lỗi internet
    • Lỗi windows
    • Lỗi phần mềm
  • Lập Trình
    • Lập Trình Java
    • Lập trình Python
    • Lập Trình React Native
    • Code Hay
  • Linh Tinh
    • PhotoShop
    • Tải Video Wallpaper
    • Kho Tools
      • Cân Bằng Phương Trình Hóa Học
      • Custom Css Scrollbar – Render Code
      • Tạo Kí Tự Đặc Biệt Online
      • Tạo Deep Link
    • Tài Liệu – Luận Văn – Báo Cáo
    • Kho Theme Website WordPress
No Result
View All Result
Sharecs.net
No Result
View All Result
Home Lập Trình Python

Nhận Diện Chó Mèo Python – Tensorflow – Neural Network – Deep Learning

Nguyễn Tuấn by Nguyễn Tuấn
14/12/2021
46
0
SHARES
3.9k
VIEWS

Trong bài này mình muốn chia sẻ cho các bạn cách để nhận diện chó mèo python sử dụng TENSORFLOW – MẠNG NƠ RON – DEEP LEARNING.

Một số yêu cầu khi code: Tensorflow 2, Python 3 và tải các thư viện bổ sung, tìm hiểu mạng CNN cho ảnh.

Đầu tiên chúng ta cần import một số thư viện cần dùng như sau:

Nhận Diện Chó Mèo Python
Nhận Diện Chó Mèo Python

Định dạng lại ảnh cho đầu vào:

code python dịnh dạng ảnh
định dạng lại ảnh

Tiếp đến là import data train và tạo mảng chứa các labels:

import data train in python
import data train in python

Xong mình sẽ định danh các mục và tên:

Neural Network
Neural Network

Tiếp đến sẽ khởi tạo mạng nơ ron và các lớp Layer để sử lý dữ liệu:

code nhận diện chó mèo
code nhận diện chó mèo
from keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau
earlystop = EarlyStopping(patience = 10)
learning_rate_reduction = ReduceLROnPlateau(monitor = 'val_accuracy',patience = 2,verbose = 1,factor = 0.5,min_lr = 0.00001)
callbacks = [earlystop,learning_rate_reduction]

df["category"] = df["category"].replace({0:'cat',1:'dog'})
train_df,validate_df = train_test_split(df,test_size=0.20,random_state=42)
train_df = train_df.reset_index(drop=True)
validate_df = validate_df.reset_index(drop=True)
total_train=train_df.shape[0]
total_validate=validate_df.shape[0]
batch_size=20

train_datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=15,
                                rescale=1./255,
                                shear_range=0.1,
                                zoom_range=0.2,
                                horizontal_flip=True,
                                width_shift_range=0.1,
                                height_shift_range=0.1
                                )
train_generator = train_datagen.flow_from_dataframe(train_df,
                                                 "./dogs-vs-cats/train/",x_col='filename',y_col='category',
                                                 target_size=Image_Size,
                                                 class_mode='categorical',
                                                 batch_size=batch_size)
validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
validation_generator = validation_datagen.flow_from_dataframe(
    validate_df, 
    "./dogs-vs-cats/train/", 
    x_col='filename',
    y_col='category',
    target_size=Image_Size,
    class_mode='categorical',
    batch_size=batch_size
)

epochs=10
history = model.fit_generator(
                              train_generator,
                              epochs=epochs,
                              validation_data=validation_generator,
                              validation_steps=total_validate//batch_size,
                              steps_per_epoch=total_train//batch_size,
                              callbacks=callbacks
                              )


model.save("Model1.h5")


#from keras.models import load_model
#model = load_model('Model.h5')

test_filenames = os.listdir("./dogs-vs-cats/test1")
test_df = pd.DataFrame({'filename': test_filenames})
nb_samples = test_df.shape[0]

########### fixed
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_generator = test_datagen.flow_from_dataframe(test_df,"./dogs-vs-cats/test1/",
                                                  target_size=Image_Size,
                                                  batch_size=batch_size, class_mode=None,
                                                  shuffle=False
                                                  )
predict = model.predict_generator(test_generator, steps=np.ceil(nb_samples/batch_size))
###########end - fixed
test_df['category'] = np.argmax(predict, axis=-1)
label_map = dict((v,k) for k,v in train_generator.class_indices.items())
test_df['category'] = test_df['category'].replace(label_map)
test_df['category'] = test_df['category'].replace({ 'dog': 1, 'cat': 0 })

sample_test = test_df.head(18)
sample_test.head()
plt.figure(figsize=(12, 24))
for index, row in sample_test.iterrows():
    filename = row['filename']
    category = row['category']
    img = load_img("./dogs-vs-cats/test1/"+filename, target_size=Image_Size)
    plt.subplot(6, 3, index+1)
    plt.imshow(img)
    plt.xlabel(filename + '(' + "{}".format(category) + ')' )
plt.tight_layout()
plt.show()


results={
    0:'cat',
    1:'dog'
}
from PIL import Image
import numpy as np
im=Image.open("./dogs-vs-cats/test/9.jpg") #fixed 
im=im.resize(Image_Size)
im=np.expand_dims(im,axis=0)
im=np.array(im)
im=im/255
pred=model.predict_classes([im])[0]
print(pred,results[pred])

Chạy chương trình:

  1. Python Module.py –> huấn luyện mạng nơ ron và lưu mô hình pre-trained với tên Model.h5
  2. Chú ý chương trình dạy khá lâu với 10 epochs. Code: model.save(“Model1.h5”)
  3. Python gui.py –> chạy giao diện, dự đoán ảnh (sử dụng mô hình đã train Model.h5) Code: model = load_model(‘Model.h5’)

Để xem nhiều hơn về Python các bạn có thể xem tại đây nhé.

Link Tải Project

Note : Pass giải nén sharecs.net

Link Download Fshare
Link Download MediaFire

Cảm ơn các bạn đã ghé thăm. Chúc các bạn thành công!

4.8/5 - (14 bình chọn)
Tags: code python hayNeural NetworkpythonTensorflow
ShareSendTweetShare

Cùng chuyên mục

Vẽ Biểu Đồ Trong Python – Pip install matplotlib

Vẽ Biểu Đồ Trong Python – Pip install matplotlib

31/07/2021
1.8k
Code Python Thuật Toán Logistic Regression

Code Python Thuật Toán Logistic Regression

07/01/2021
902
Bài Tập Code Python Đơn Giản Có Lời Giải – Phần 1

Tạo ứng dụng Chat Socket trong Python mô hình Client – Server

16/11/2020
2.9k
Bài Tập Code Python Đơn Giản Có Lời Giải – Phần 1

Bài tập xử lý ảnh có lời gải – code python ( OpenCV )

16/11/2020
5k
Subscribe
Notify of
guest

guest

46 Comments
Newest
Oldest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments

Tài nguyên

Cân bằng phương trình phản ứng hóa

Tạo deep link

Custom Css Scrollbar – Render Code

Bài Viết Nổi Bật

  • Hatsune Miku Anime Wallpaper Video 4k

    Hatsune Miku Anime Wallpaper Video 4k

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Download Video Wallpaper Agatsuma Zenitsu – Anime Kimetsu No Yaiba

    45 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Bài Tập Code Python Đơn Giản Có Lời Giải – Phần 1

    1 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Hướng Dẫn React Native Build apk File

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Anime Wallpaper Video Angry Naruto

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Trending
  • Comments
  • Latest
Hatsune Miku Anime Wallpaper Video 4k

Hatsune Miku Anime Wallpaper Video 4k

16/12/2022
Download Video Wallpaper Agatsuma Zenitsu – Anime Kimetsu No Yaiba

Download Video Wallpaper Agatsuma Zenitsu – Anime Kimetsu No Yaiba

16/12/2022
Bài Tập Code Python Đơn Giản Có Lời Giải – Phần 1

Bài Tập Code Python Đơn Giản Có Lời Giải – Phần 1

31/08/2020
Anime Wallpaper Video 4k  – Anime Girl Witch

Anime Wallpaper Video 4k – Anime Girl Witch

25/01/2023
5 cách mà máy ảnh sẽ phát triển vào năm 2023 – Tốt và Xấu

5 cách mà máy ảnh sẽ phát triển vào năm 2023 – Tốt và Xấu

22/01/2023
Tòa án Ấn Độ bác bỏ yêu cầu của Google để chặn phán quyết chống độc quyền Android

Tòa án Ấn Độ bác bỏ yêu cầu của Google để chặn phán quyết chống độc quyền Android

21/01/2023
Khu vực 120 vườn ươm nội bộ của Google bị ảnh hưởng nặng nề bởi đợt sa thải hàng loạt của Alphabet

Khu vực 120 vườn ươm nội bộ của Google bị ảnh hưởng nặng nề bởi đợt sa thải hàng loạt của Alphabet

21/01/2023
Samurai Girl Resting Anime Wallpaper Video

Samurai Girl Resting Anime Wallpaper Video

21/01/2023

Phản hồi gần đây

  • Nguyễn Tuấn trong Ứng Dụng Thuật Toán Hồi Quy Tuyến Tính Để Chẩn Đoán Xơ Vữa Động Mạch 2021
  • Đạt trong Ứng Dụng Thuật Toán Hồi Quy Tuyến Tính Để Chẩn Đoán Xơ Vữa Động Mạch 2021
  • Đạt trong Ứng Dụng Thuật Toán Hồi Quy Tuyến Tính Để Chẩn Đoán Xơ Vữa Động Mạch 2021
  • linh trong Nhận Diện Chó Mèo Python – Tensorflow – Neural Network – Deep Learning

Donate

Mời Share’cs ly Cafe 

Liên hệ quảng cáo

Email: Sharecs.net@gmail.com

Hợp tác nội dung: Sharecs rất vinh dự được mời các bạn đóng góp những sản phẩm thiết kế, thủ thuật hay những chia sẻ hữu ích… để cùng chia sẻ rộng rãi tới mọi người!

Giới Thiệu

Sharecs.net là một website/blog cá nhân, chuyên chia sẻ những kiến thức xoay quanh công nghệ như máy tính, internet, phần mềm, lập trình,... Mình hi vọng, Sharecs sẽ mang lại những kiến thức mà bạn chưa từng được học trên ghế nhà trường!

  • Giới Thiệu & Liên Hệ
  • Chính Sách Bảo Mật

CopyRight By Sharecs.net DMCA.com Protection Status

No Result
View All Result
  • Trang chủ
  • Thủ Thuật
    • Thủ thuật máy tính
      • Windows
      • MacOS
      • Linux
    • Thủ thuật internet
    • Thủ thuật phần mềm
  • Phần Mềm
  • Lỗi máy tính
    • Lỗi internet
    • Lỗi windows
    • Lỗi phần mềm
  • Lập Trình
    • Lập Trình Java
    • Lập trình Python
    • Lập Trình React Native
    • Code Hay
  • Linh Tinh
    • PhotoShop
    • Tải Video Wallpaper
    • Kho Tools
      • Cân Bằng Phương Trình Hóa Học
      • Custom Css Scrollbar – Render Code
      • Tạo Kí Tự Đặc Biệt Online
      • Tạo Deep Link
    • Tài Liệu – Luận Văn – Báo Cáo
    • Kho Theme Website WordPress

CopyRight By Sharecs.net DMCA.com Protection Status