image classification Archives - Page 2 of 3

Transfer Learning คืออะไร สอน Transfer Learning จากโมเดล MobileNet JSON ไป Retrain เทรนต่อ ภาพจากกล้อง Webcam ด้วย TensorFlow.js – tfjs ep.10

Traditional Learning vs Transfer Learning. Credit https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-hands-on-guide-to-transfer-learning-with-real-world-applications-in-deep-learning-212bf3b2f27a

ใน ep ที่แล้วเราได้เรียนรู้การนำโมเดลที่เทรนจากบน Server มาแปลง Convert ไปเป็น JSON เพื่อไปใช้บน Web Browser แต่ในการใช้งานส่วนใหญ่เรามักไม่ต้องการ Image Classifier ที่มี Output 1000 Class ดัง MobileNet ที่เทรนกับ ImageNet เรียบร้อยแล้ว ดังนั้นเราจะใช้วิธี Transfer Learning โมเดล MobileNet ตัดหัว Classifier ทิ้ง แล้วมาเทรนต่อด้วยชุดข้อมูล Dataset ขนาดเล็กของเราเอง ที่มีแค่ 3 Class เท่านั้น

Object Detection คืออะไร บทความสอน AI ตรวจจับวัตถุ TensorFlow.js หลักการทำ Object Detection การตรวจจับวัตถุในรูปภาพ จากโมเดลสำเร็จรูป COCO-SSD – tfjs ep.8

Objects detected with OpenCV's Deep Neural Network module (dnn). Reading a network model stored in Darknet model files.It uses a YOLOv3 model trained on COCO dataset capable of detecting 80 common objects in context. Credit https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Detected-with-YOLO--Schreibtisch-mit-Objekten.jpg

ในบทความ ep นี้เราจะสอน หลักการทำ AI ตรวจจับวัตถุ Object Detection การตรวจจับวัตถุในรูปภาพ ด้วย TensorFlow.js โดยใช้โมเดลสำเร็จรูป COCO-SSD ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็ก ไม่กิน Memory มาก เหมาะสำหรับรันบน Web Browser และ อุปกรณ์ขนาดเล็ก พัฒนาด้วยภาษา JavaScript

MobileNet คืออะไร สอน TensorFlow.js สร้าง Image Classification จำแนกรูปภาพ จาก MobileNet โมเดลสำเร็จรูป – tfjs ep.7

mobilenets models can be applied to various recognition tasks for efficient on device intelligence

ใน ep นี้เราจะเรียนรู้การสร้าง Image Classification แบบ Multi-class Classification จำแนกรูปภาพ ด้วย TensorFlow.js โดยใช้โมเดลสำเร็จรูป MobileNet ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็ก ไม่ใช้ Memory มาก เหมาะสำหรับรันบน Web Browser และ อุปกรณ์ขนาดเล็ก ด้วยภาษา JavaScript

สอนสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วย TensorFlow.js จำแนกรูปภาพแฟชั่น Fashion MNIST ทำ Visualization ด้วย tfvis – tfjs ep.5

25 images from Fashion MNIST training set and display the class name below each image. 2

ใน ep นี้เราจะสอนสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วย TensorFlow.js สำหรับจำแนกรูปภาพแฟชั่น เสื้อผ้า กางเกง กระโปรง รองเท้า กระเป๋า แบบ Single Label Multiclass Classification จากชุดข้อมูล Fashion MNIST Dataset ทำ Visualization ด้วย tfvis

Fashion MNIST Dataset คืออะไร

Fashion MNIST คือ ชุดข้อมูลรูปภาพแฟชั่น เสื้อผ้า กางเกง กระโปรง รองเท้า กระเป๋า จาก Zalando ทุกรูปมีขนาด 28×28 Pixel ล้อกับชุดข้อมูลตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ MNIST Dataset ที่พวกเรารู้จักกันดี

AI การแพทย์ วินิจฉัยโรคมะเร็งระยะลุกลาม (Metastatic Cancer) อัตโนมัติ จากรูปแผ่นสไลด์ดิจิตอล โดยใช้ Machine Learning, Deep Neural Network – Image Classification ep.6

Histopathologic Cancer Detection Identify metastatic tissue in histopathologic scans of lymph node sections. Credit https://www.kaggle.com/c/histopathologic-cancer-detection/data

ใน ep นี้ เราจะมาสร้างโมเดลที่ใช้จำแนก โรคมะเร็งระยะลุกลาม Metastatic Cancer จากรูปภาพ Patch เล็ก ๆ ของ Whole Slide Imaging ที่ตัดมาจาก Digital Pathology Scans รูปใหญ่

Mixup Data Augmentation และ Label Smoothing คืออะไร ใน Machine Learning – Regularization ep.3

A stand mixer in action on a home tabletop, with a wire whisk attachment. Credit https://commons.wikimedia.org/wiki/File:KitchenAid_Stand_Mixer.jpg

จากใน ep เรื่อง AI จำแนกรูปภาพ Image Classification หมา แมว 37 สายพันธุ์ ใน ep นี้เราจะมาเรียนรู้เทคนิคเพิ่มเติม ในเรื่อง Data Augmentation คือ Mixup และ Loss Function คือ Label Smoothing เพื่อแก้ปัญหาบางอย่างในการเทรนโมเดล Machine Learning ให้มีประสิทธิภาพดีขึ้น

พัฒนาโปรแกรม AI การแพทย์ วินิจฉัยภาวะปอดรั่ว (Pneumothorax) อัตโนมัติ จากฟิล์ม X-Ray โดยใช้ Machine Learning, Deep Neural Network – Image Segmentation ep.2

A large right-sided spontaneous pneumothorax. An arrow indicates the visible edge of the collapsed right lung. Credit https://en.wikipedia.org/wiki/File:Rt_sided_pneumoD.jpg

สมมติว่าอยู่ดี ๆ เราก็หายใจลำบาก หอบตัวโยน โดยไม่มีสาเหตุ ไม่มีอาการล่วงหน้าใด ๆ หรือว่าเราจะเป็น ภาวะปอดรั่ว ใน ep นี้ เราจะมาใช้ Machine Learning และ Deep Neural Network พัฒนาโปรแกรม AI การแพทย์ ช่วยวินิจฉัยภาวะปอดรั่ว หรือ Pneumothorax นี้กัน

Data Pipeline คืออะไร Data Block API สร้าง Data Pipeline สำหรับเทรน Machine Learning แบบ Supervised Learning – Preprocessing ep.5

HDPE Pipeline in a harsh Australian environment, used for transporting water to a mine site. Credit: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:HDPE_Pipeline_in_a_harsh_Australian_environment.jpg

ในการเทรน Machine Learning โดยเฉพาะแบบ Supervised Learning หรือข้อมูลมี Label นอกจากเรื่องการเทรน การออกแบบสถาปัตยกรรมของโมเดล ยังมีงานสำคัญอีกหลายที่ต้องทำก่อนที่เราจะเริ่มเทรนได้ หนึ่งในนั้นคือ สร้าง Data Pipeline จัดเตรียมข้อมูล

MNIST คืออะไร

MNIST Sample Data. Credit http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

MNIST Database คือ ชุดข้อมูลรูปภาพของตัวเลขอารบิก 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ที่เขียนด้วยลายมือ 70,000 รูป MNIST คือ ชุดข้อมูลสำหรับไว้เทรน Artificial Intelligence (AI) เกี่ยวกับ Computer Vision / Image Processing