Pemrosesan Gambar

Pemrosesan Gambar Dengan Pembelajaran Mendalam : Komputer saat ini tidak hanya secara otomatis mengklasifikasikan foto tetapi juga dapat menggambarkan berbagai elemen dalam gambar dan menulis kalimat pendek yang menggambarkan setiap segmen dengan tata bahasa Inggris yang tepat. Ini di lakukan oleh jaringan Deep Learning (CNN) yang mempelajari pola-pola yang terjadi secara alami dalam foto. Imagenet adalah salah satu database terbesar dari gambar berlabel untuk melatih Convolutional Neural Networks menggunakan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang di percepat GPU seperti Caffe2, Chainer, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, PaddlePaddle, Pytorch, TensorFlow, dan pengoptimal inferensi seperti TensorRT.

Jaringan saraf pertama kali di gunakan pada tahun 2009 untuk pengenalan suara dan baru di terapkan oleh Google pada tahun 2012. Pembelajaran dalam, juga di sebut jaringan saraf. Adalah bagian dari pembelajaran mesin yang menggunakan model komputasi yang sangat terinspirasi oleh struktur otak.

“Pembelajaran mendalam sudah bekerja di pencarian Google dan pencarian gambar; memungkinkan Anda untuk pencarian gambar istilah seperti ‘pelukan’. Itu di gunakan untuk memberi Anda Balasan Cerdas ke Gmail Anda. Itu dalam ucapan dan penglihatan. Saya percaya itu akan segera di gunakan dalam terjemahan mesin.” kata Geoffrey Hinton, yang di anggap sebagai bapak baptis jaringan saraf.

Model Deep Learning, dengan struktur multi-levelnya, seperti yang di tunjukkan di atas, sangat membantu dalam mengekstraksi informasi yang rumit dari gambar input. Jaringan saraf convolutional juga mampu secara drastis mengurangi waktu komputasi dengan memanfaatkan GPU untuk komputasi yang banyak jaringan gagal memanfaatkannya.

Pada artikel ini, kita akan membahas secara detail tentang persiapan data citra menggunakan deep learning. Mempersiapkan gambar untuk analisis lebih lanjut diperlukan untuk menawarkan deteksi fitur lokal dan global yang lebih baik. Di bawah ini adalah langkah-langkahnya:

1. KLASIFIKASI GAMBAR:

Untuk meningkatkan akurasi, klasifikasi gambar menggunakan CNN paling efektif. Pertama dan terpenting, kita membutuhkan satu set gambar. Dalam hal ini, kami mengambil gambar produk kecantikan dan farmasi, sebagai set data pelatihan awal kami. Parameter input data gambar yang paling umum adalah jumlah gambar, dimensi gambar, jumlah saluran, dan jumlah level per piksel.

Dengan klasifikasi, kami dapat mengkategorikan gambar (dalam hal ini, sebagai kecantikan dan farmasi). Setiap kategori lagi memiliki kelas objek yang berbeda seperti yang di tunjukkan pada gambar di bawah ini:

2. PELABELAN DATA:

Lebih baik memberi label secara manual pada data input sehingga algoritme pembelajaran mendalam pada akhirnya dapat belajar membuat prediksi sendiri. Beberapa alat pelabelan data manual tersedia di sini . Tujuannya pada titik ini terutama untuk mengidentifikasi objek atau teks yang sebenarnya dalam gambar tertentu, membatasi apakah kata atau objek berorientasi tidak tepat, dan mengidentifikasi apakah skrip (jika ada) dalam bahasa Inggris atau bahasa lain. Untuk mengotomatiskan penandaan dan anotasi gambar, saluran pipa NLP dapat diterapkan. ReLU (unit linier yang diperbaiki) kemudian digunakan untuk fungsi aktivasi non-linier, karena berfungsi lebih baik dan mengurangi waktu pelatihan.

Untuk meningkatkan dataset pelatihan, kita juga dapat mencoba augmentasi data dengan mengemulasi gambar yang ada dan mentransformasikannya. Kami dapat mengubah gambar yang tersedia dengan membuatnya lebih kecil, meledakkannya, memotong elemen, dll.

3. MENGGUNAKAN RCNN:

Dengan penggunaan jaringan saraf konvolusi berbasis wilayah alias RCNN, lokasi objek dalam sebuah gambar dapat dideteksi dengan mudah. Hanya dalam 3 tahun R-CNN telah berpindah dari Fast RCNN, Faster RCNN ke Mask RCNN, membuat kemajuan luar biasa menuju kognisi gambar tingkat manusia. Di bawah ini adalah contoh hasil akhir dari model pengenalan gambar yang dilatih oleh CNN deep learning untuk mengidentifikasi kategori dan produk dalam gambar.

Jika Anda baru mengenal metode pembelajaran mendalam dan tidak ingin melatih model Anda sendiri, Anda dapat melihat di Google Cloud Vision. Ini bekerja cukup baik untuk kasus umum. Jika Anda mencari solusi dan penyesuaian khusus, pakar ML kami akan memastikan waktu dan sumber daya Anda dihabiskan dengan baik untuk bermitra dengan kami.

By AKDSEO