Mit den Modellen aus Tensorflow Hub kann man schnell Machine Learning Modelle mit einen Daten neu trainieren. Das Beispiel Coding kann in Colab angesehen werden. (Update: das coding wurde aus Colab nach Github verschoben) Wenn man für eigene Bilder ein Modell erstellen will, kann man dies innerhalb von 1-2 Stunden machen. Dazu müssen die folgenden Schritte durchgeführt werden.
- Die Strukturen in das eigene Google Drive kopieren. Inhalte von „Klassen“ müssen nicht kopiert werden, nur der leere Ordner „Klassen“
- In „Klassen“ Ordner mit Bildern anlegen. Diese Ordner sind wie die entsprechende Klasse zu benennen.
- Die Pfade wie z.B. ‚/Bilderkennung/My Drive/Bilderkennung/Klassen‘ müssen entsprechend angepasst werden.
- Die Funktionen von oben ausführen. Bitte auch die Bemerkungen im Jupiter Notebook beachten. (Wie z.B. die „labels.txt“ manuell anlegen.
Das „saved_model.pb“ Model und die „labels.txt“ Labels können für das Deployment benutzt werden, um vorhersagen zu machen. Siehe dazu meinen anderen Beitrag „Django Web Service mit Tensorflow Bilderkennung„.
Als Tipp: das Addon „Download All Images“ kann alle Bilder aus der Google Bildersuche gleichzeitig herunterladen. Bitte dazu in der Anzeige nach unten Scrollen und die Bilder vorladen.
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