Clasificación de imágenes con TensorFlow usando un modelo secuencial CNN

Table of Contents

1. Introducción
2. Preparación del conjunto de datos
3. Importación de bibliotecas y configuración inicial
4. Extracción y visualización de las imágenes
5. Preprocesamiento de las imágenes
   • 5.1 Redimensionamiento de las imágenes
   • 5.2 Generación de datos de entrenamiento
   • 5.3 Codificación categórica de las etiquetas
6. Construcción del modelo de clasificación de imágenes
   • 6.1 Creación del modelo secuencial CNN
   • 6.2 Compilación del modelo
   • 6.3 Resumen del modelo
7. Entrenamiento del modelo
8. Evaluación del modelo
9. Guardado del modelo entrenado
10. Clasificación de nuevas imágenes
11. Conclusiones

Introducción

En esta sesión, vamos a explicar y ejecutar un código para la clasificación de imágenes utilizando TensorFlow. Utilizaremos un modelo secuencial de redes neuronales convolucionales (CNN) para realizar la clasificación facial de tres personas. Comenzaremos por preparar nuestro conjunto de datos, asegurándonos de tener conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. A continuación, importaremos las bibliotecas necesarias y configuraremos el entorno. Extraeremos y visualizaremos las imágenes para asegurarnos de que los datos se hayan cargado correctamente. Luego, procederemos a preprocesar las imágenes, redimensionándolas y generando datos de entrenamiento. Construiremos nuestro modelo de clasificación de imágenes, lo compilaremos y verificaremos su resumen. A continuación, entrenaremos el modelo utilizando los datos de entrenamiento y evaluaremos su rendimiento utilizando los datos de prueba. Finalmente, guardaremos el modelo entrenado y lo utilizaremos para clasificar nuevas imágenes.

Preparación del conjunto de datos

Antes de comenzar, asegúrese de tener un conjunto de datos dividido en conjuntos de entrenamiento y prueba. En nuestro caso, utilizaremos un conjunto de datos que consta de tres clases diferentes: personas, programas y ejército. Cada clase contiene 64 imágenes de tamaño 64x64 píxeles. Asegúrese de comprimir su conjunto de datos en un archivo zip y subirlo a su Google Drive para poder acceder a él en su entorno de Google Colab. Una vez que haya completado esta preparación, podrá proceder con el código.

Importación de bibliotecas y configuración inicial

Comencemos importando la biblioteca TensorFlow y otras bibliotecas necesarias, como Keras. Asegúrese de tener instalada la biblioteca "pydrive" para conectarse a su Google Drive. Luego, autentique al usuario para acceder al archivo zip que contiene el conjunto de datos. Descomprima el archivo zip y cree una ruta para acceder a los contenidos de las carpetas. Verifique los directorios y el número de imágenes en cada uno. A continuación, es necesario recortar las imágenes para que todas tengan las mismas dimensiones. Establezca el tamaño del batch y el número de épocas para el entrenamiento. Estamos listos para comenzar a generar los datos de entrenamiento.

Extracción y visualización de las imágenes

Ahora, procedamos a cargar y visualizar algunas imágenes de nuestro conjunto de datos. Utilizaremos la función image.load_img de Keras para cargar las imágenes y la función imshow de la biblioteca matplotlib.pyplot para mostrarlas en pantalla. Observemos cómo se ven las imágenes e identifiquemos las características distintivas de cada clase.

Preprocesamiento de las imágenes

Antes de construir y entrenar nuestro modelo, necesitamos realizar algunas manipulaciones en las imágenes para preparar los datos para el entrenamiento. En primer lugar, redimensionaremos todas las imágenes para que tengan el mismo tamaño y sean compatibles con el modelo. A continuación, generaremos datos de entrenamiento utilizando el generador de imágenes de Keras. Utilizaremos la función ImageDataGenerator para realizar la normalización, aumento de datos y preprocesamiento de imágenes. Por último, codificaremos las etiquetas categóricamente utilizando la función to_categorical de Keras.

Construcción del modelo de clasificación de imágenes

Ha llegado el momento de construir nuestro modelo de clasificación de imágenes utilizando una estructura de redes neuronales convolucionales (CNN). Utilizaremos un modelo secuencial de Keras y agregaremos capas convolucionales, capas de agrupación y capas completamente conectadas. Compilaremos el modelo utilizando el optimizador "adam" y la función de pérdida "categorical_crossentropy". Verifiquemos el resumen del modelo para asegurarnos de que se haya construido correctamente.

Entrenamiento del modelo

Ahora que hemos construido el modelo, podemos proceder con el entrenamiento. Utilizaremos el método fit de Keras para entrenar el modelo utilizando nuestros datos de entrenamiento. Estableceremos el tamaño del batch y el número de épocas para controlar la cantidad de datos que se utilizarán en cada época de entrenamiento. Observemos cómo mejora el rendimiento del modelo a medida que se realiza el entrenamiento.

Evaluación del modelo

Una vez que hayamos finalizado el entrenamiento, evaluaremos el rendimiento del modelo utilizando nuestros datos de prueba. Utilizaremos el método evaluate de Keras para obtener las métricas de rendimiento, como la precisión y la precisión en cada clase. Comprobemos cómo se desempeña nuestro modelo en la clasificación de nuevas imágenes.

Guardado del modelo entrenado

Una vez satisfechos con el rendimiento del modelo, guardaremos el modelo entrenado en formato JSON y el archivo de peso en formato HDF5. Estos archivos serán útiles para su implementación en proyectos futuros y para la clasificación de nuevas imágenes. Verifiquemos que los archivos se hayan guardado correctamente en nuestra unidad de Google Drive.

Clasificación de nuevas imágenes

Utilicemos nuestro modelo entrenado para clasificar nuevas imágenes. Cargaremos las imágenes de prueba y las redimensionaremos para que sean compatibles con el modelo. Luego, utilizaremos el modelo entrenado para predecir las clases de las imágenes y mostrar las probabilidades de cada clase. Observemos cómo nuestro modelo clasifica correctamente las imágenes y obtiene altas probabilidades de precisión.

Conclusiones

En este Tutorial, hemos aprendido a utilizar TensorFlow y Keras para construir un modelo de clasificación de imágenes utilizando redes neuronales convolucionales (CNN). A través del proceso de preparación de los datos, construcción y entrenamiento del modelo, evaluación del rendimiento y clasificación de nuevas imágenes, hemos demostrado cómo utilizar estas herramientas para realizar tareas de clasificación de imágenes. Continúe explorando y mejorando su modelo para obtener resultados aún mejores.

¡Gracias por leer nuestro artículo! Esperamos que te haya resultado útil y que hayas disfrutado del proceso de construcción y entrenamiento de tu propio modelo de clasificación de imágenes utilizando TensorFlow y Keras. Sigue practicando y explorando nuevas formas de mejorar el rendimiento de tu modelo. ¡Buena suerte en tus futuros proyectos de aprendizaje automático!

Recursos:

• Documentación de TensorFlow: https://www.tensorflow.org
• Documentación de Keras: https://keras.io
• Documentación de PyDrive: https://pythonhosted.org/PyDrive