Особенности в наборе данных изображений

Question

Как известно, в наборе данных есть несколько функций для модели машинного обучения. Содержит ли набор данных, содержащий только изображения, функции?

Поскольку они не могут быть открыты в файле Excel, они содержат функции?

Мой проект находится на ОБНАРУЖЕНИЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ РАСТЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ , и мой профессор спрашивает о функции в наборе данных.

Я не знаю, что сказать.

Answer 1

Если набор данных содержит только изображения, функции просто скрыты в этих изображениях . Вам нужно извлечь их автоматически, используя CNN - например, сверточные нейронные сети.

Предположим, это ваше исходное изображение

Если вы визуализируете слои вашего CNN (например, карты объектов из выходных данных самого первого слоя)

Яркие области являются «активированными» регион, то есть фильтр обнаружил шаблон, который он искал. Этот фильтр, кажется, кодирует детектор глаз и носа.

Продолжайте читать о CNN здесь https://towardsdatascience.com/applied-deep-learning-part-4-convolutional-neural-networks-584bc134c1e2.

Из этой средней истории я взял эти фотографии.

Answer 2

Я не знаю, является ли это правильным местом для того, чтобы задать такой общий вопрос в ML (это было бы перекрестной проверкой, я думаю). Тем не менее:

Так они содержат функции?

Функция зависит от вас и какую информацию вы хотите получить от нее. Это в определенной степени означает, что все «содержит» особенность.

данные изображения всегда могут быть сопоставлены / преобразованы в набор данных переменной наблюдения, где ваше наблюдение - это ваша фотография, а число переменных / объектов произвольно функция одномерного массива, описывающая вариации каждой области на каждом из ваших изображений. Чем больше ваш вектор, тем эффективнее будет ваша модель.

Конечно, это просто ответ на ваш теоретический вопрос, как вы и просили. На практике вам понадобится какой-то инструмент для этого, но я уверен, что вы найдете.

Надеюсь, это помогло.