Open Source AI Image Classifier with Automatic Dataset Creator
Serapis AI Image Classifier - это программа, которая позволяет автоматически создавать наборы данных изображений, используя API парсера Google изображений SerpApi, настраивать модель ResNet50 и классифицировать изображения с использованием обученной модели.
Установка
Вы можете установить необходимые зависимости с помощью следующей команды:
pip install requirements.txt
Использование
Вы можете использовать Serapis AI Image Classifier в одном из трех режимов:
Создание набора данных и обучение новой модели с нуля
Для создания набора данных и обучения новой модели с нуля вам потребуется предоставить список меток и изображение, которое будет использоваться в качестве эталона для процесса парсинга. Для автоматического парсинга изображений, которые вы будете использовать в своей базе данных, вам понадобится API-ключ SerpApi для использования API парсера Google изображений от SerpApi.
Вы можете зарегистрироваться в SerpApi, чтобы получить бесплатные кредиты.
python serapis.py --train --labels орёл, бык, лев, человек --image-path lionimage.jpg --api-key <SerpApi-API-KEY>
Использование старых собранных изображений и обучение новой модели
Для использования старых собранных изображений и обучения новой модели вам необходимо предоставить список меток и указать флаг --use-old-images. Вы также можете поместить ваши изображения в папку images/
и добавить их в images/catalogue.csv
, чтобы вручную обучать модели с использованием вашего собственного набора данных.
python serapis.py --train --labels орел, бык, лев, человек --use-old-images --image-path lionimage.jpg
Использование ранее обученной модели
Для использования ранее обученной модели вам необходимо указать путь к обученной модели и изображение для классификации.
python serapis.py --model-path models/1.pth --image-path lionimage.jpg
Режим диалога
Вы также можете перемещаться по программе, не указывая аргументы, и использовать режим диалога:
python serapis.py
Вывод
Вывод даст вам ответ:
Изображение содержит льва
Дополнительные аргументы:
-h, --help Помощь в навигации
--train Указывает, нужно ли обучать новую модель
--model-path MODEL_PATH Путь к предобученной модели, которую вы хотите использовать
--dialogue Указывает, нужно ли использовать диалог для навигации по программе
--use-old-images Указывает, нужно ли использовать ранее загруженные изображения для обучения новой модели
--api-key API_KEY Ключ API SerpApi
--limit LIMIT Максимальное количество изображений, которые вы хотите собрать для каждой метки
--labels LABELS [LABELS ...] Метки, которые вы хотите использовать для обучения новой модели
--image-path IMAGE_PATH Путь к изображению, которое вы хотите классифицировать
Я благодарен читателям за их время и внимание. Я надеюсь, что этот репозиторий поможет вам в ваших задачах или поможет вам понять возможности, которые у вас есть, когда у вас есть данные SERP.
Опубликовано на https://serpapi.com 6 января 2023 года.