遷移學(xué)習(xí)：如何使用TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)對圖像進(jìn)行分類？總之，它可以分為兩種方式：一種是用預(yù)訓(xùn)練模型作為特征抽取器，然后對模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)整；另一種是通過精細(xì)調(diào)整達(dá)到訓(xùn)練分類器的目的，預(yù)訓(xùn)練模型

遷移學(xué)習(xí)：如何使用TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)對圖像進(jìn)行分類？

總之，它可以分為兩種方式：一種是用預(yù)訓(xùn)練模型作為特征抽取器，然后對模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)整；另一種是通過精細(xì)調(diào)整達(dá)到訓(xùn)練分類器的目的，預(yù)訓(xùn)練模型與圖像增強(qiáng)相結(jié)合。

以vgg16模型為例，我們下載了vgg16的預(yù)訓(xùn)練模型，可以看到vgg16模型分類器中與分類器相關(guān)的最后一個分類部分已經(jīng)被刪除。利用vgg-16模型作為特征提取工具，對每一層圖像進(jìn)行凍結(jié)，提取出待分類的瓶頸層特征，即vgg=get瓶頸特征（vgguModel，trainuIMGSuScale）

validationuFeaturesvgg=getu瓶頸特征（vgguModel，validationimgsuScale）

然后建立一個簡單的模型分類器和提取的訓(xùn)練特征作為模型訓(xùn)練的輸入?yún)?shù)，通過迭代訓(xùn)練得到一個簡單的圖像分類器。

第二種方法是以vgg-16為例。首先對前三層進(jìn)行凍結(jié)，將4-5層設(shè)置為可訓(xùn)練層，然后結(jié)合圖像分割，通過連續(xù)訓(xùn)練和迭代優(yōu)化后兩層的參數(shù)，得到更好的圖像分類器。

綜合評價后，第二種方法通常比第一種方法更有效。

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如何通過深度學(xué)習(xí)做圖像分類任務(wù)？

使用阿爾法深度學(xué)習(xí)套件，Alfa軟件采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以模塊化的方式解決機(jī)器視覺的各種問題，真正讓人工智能進(jìn)入機(jī)器視覺領(lǐng)域。阿爾法使每一臺自動化設(shè)備都像人一樣有頭腦、有學(xué)習(xí)能力，并能在不斷的工作中積累經(jīng)驗(yàn)。

Alfa缺陷檢測模塊工具的管理模式和Alfa分類模塊的自動檢測和分類將使汽車行業(yè)的金屬零件檢測變得非常簡單。

首先，我們需要收集大量的零件檢驗(yàn)圖片作為學(xué)習(xí)樣本庫，包括正常產(chǎn)品和不良產(chǎn)品。每個不良品檢查畫面至少包含一組。樣本庫中樣本越多，學(xué)習(xí)效果越好，后續(xù)檢測越準(zhǔn)確。接下來，Alfa軟件通過圖像樣本庫進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，生成檢測的參考模型。這個學(xué)習(xí)過程只需要不到10分鐘，具體的學(xué)習(xí)取決于電腦的硬件配置。最后，Alfa可用于實(shí)際檢測。