. Dalam menyelesaikan masalah ini, pemilihan ciri adalah langkah kritikal kerana ciri yang sesuai boleh mewakili maklumat terperinci dalam imej dengan tepat.
Kepentingan masalah pemilihan ciri dalam pengelasan imej berbutir halus terletak pada cara memilih ciri peringkat tinggi yang berkaitan dengan tugas pengelasan daripada sejumlah besar ciri peringkat rendah. Kaedah pemilihan ciri tradisional biasanya bergantung pada peraturan yang ditakrifkan secara manual atau pengetahuan empirikal, tetapi dengan perkembangan pesat bidang kecerdasan buatan, semakin banyak kaedah pemilihan ciri automatik telah dicadangkan, seperti algoritma genetik, algoritma tamak dan algoritma mendalam dll .
Di bawah ini kami akan memperkenalkan beberapa kaedah pemilihan ciri dan memberikan contoh kod yang sepadan.
Maklumat Bersama (MI)Maklumat bersama ialah kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan. Ia mengukur korelasi antara dua pembolehubah Untuk tugasan pengelasan, kita boleh menggunakan maklumat bersama untuk menilai korelasi antara setiap ciri dan kategori. Lebih besar maklumat bersama antara ciri dan kategori, lebih besar sumbangan ciri ini kepada tugas pengelasan.
Contoh kod:import numpy as np from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif # 特征矩阵X和类别向量y X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) y = np.array([0, 1, 0]) # 计算每个特征与类别之间的互信息 mi = mutual_info_classif(X, y) print(mi)
import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2 # 特征矩阵X和类别向量y X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) y = np.array([0, 1, 0]) # 选择k个最好的特征 k = 2 selector = SelectKBest(chi2, k=k) X_new = selector.fit_transform(X, y) print(X_new)
import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense # 构建CNN模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译和训练模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # 提取特征 features = model.predict(X_test) print(features)
Atas ialah kandungan terperinci Masalah pemilihan ciri dalam klasifikasi imej halus. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!