如何通過深度學習做圖像分類任務？利用Alfa深度學習套件，Alfa軟件采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法，以模塊化的方式解決機器視覺的各種問題，使人工智能真正進入機器視覺領域。阿爾法使每一臺自動化設備都像人一樣有頭腦、

如何通過深度學習做圖像分類任務？

利用Alfa深度學習套件，Alfa軟件采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法，以模塊化的方式解決機器視覺的各種問題，使人工智能真正進入機器視覺領域。阿爾法使每一臺自動化設備都像人一樣有頭腦、有學習能力，并能在不斷的工作中積累經(jīng)驗。

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圖片作為學習樣本庫，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，學習效果越好，后續(xù)檢測越準確。接下來，Alfa軟件通過圖像樣本庫進行訓練和學習，生成檢測的參考模型。這個學習過程只需要不到10分鐘，具體的學習取決于電腦的硬件配置。最后，Alfa可用于實際檢測。

遷移學習：如何使用TensorFlow機器學習對圖像進行分類？

簡而言之，它可以分為兩種方式：一種是用預訓練模型作為特征抽取器，然后對模型進行訓練和調(diào)優(yōu)；另一種是通過微調(diào)實現(xiàn)分類器訓練的目的，預訓練模型與圖像增強相結(jié)合。

以vgg16模型為例，我們下載了vgg16的預訓練模型，可以看到vgg16模型分類器中與分類器相關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練特征作為模型訓練的輸入?yún)?shù)，通過迭代訓練得到一個簡單的圖像分類器。

第二種方法是以vgg-16為例。首先對前三層進行凍結(jié)，將4-5層設置為可訓練層，然后結(jié)合圖像分割，通過連續(xù)訓練和迭代優(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。