如何通過深度學(xué)習(xí)做圖像分類任務(wù)？利用Alfa深度學(xué)習(xí)套件，Alfa軟件采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以模塊化的方式解決機(jī)器視覺的各種問題，使人工智能真正進(jìn)入機(jī)器視覺領(lǐng)域。阿爾法使每一臺(tái)自動(dòng)化設(shè)備都像人一樣有頭腦、有學(xué)習(xí)能力，并能在不斷的工作中積累經(jīng)驗(yàn)。

Alfa缺陷檢測(cè)模塊工具的管理模式和Alfa分類模塊的自動(dòng)檢測(cè)和分類將使汽車行業(yè)的金屬零件檢測(cè)變得非常簡單。

目前成都創(chuàng)新互聯(lián)已為上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)絡(luò)空間、網(wǎng)站托管、服務(wù)器租用、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、涇源網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

首先，我們需要收集大量的零件檢驗(yàn)圖片作為學(xué)習(xí)樣本庫，包括正常產(chǎn)品和不良產(chǎn)品。每個(gè)不良品檢查畫面至少包含一組。樣本庫中樣本越多，學(xué)習(xí)效果越好，后續(xù)檢測(cè)越準(zhǔn)確。接下來，Alfa軟件通過圖像樣本庫進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，生成檢測(cè)的參考模型。這個(gè)學(xué)習(xí)過程只需要不到10分鐘，具體的學(xué)習(xí)取決于電腦的硬件配置。最后，Alfa可用于實(shí)際檢測(cè)。

遷移學(xué)習(xí)：如何使用TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)圖像進(jìn)行分類？

簡而言之，它可以分為兩種方式：一種是用預(yù)訓(xùn)練模型作為特征抽取器，然后對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)；另一種是通過微調(diào)實(shí)現(xiàn)分類器訓(xùn)練的目的，預(yù)訓(xùn)練模型與圖像增強(qiáng)相結(jié)合。

以vgg16模型為例，我們下載了vgg16的預(yù)訓(xùn)練模型，可以看到vgg16模型分類器中與分類器相關(guān)的最后一個(gè)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(duì)每一層圖像進(jìn)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(gè)簡單的模型分類器和提取的訓(xùn)練特征作為模型訓(xùn)練的輸入?yún)?shù)，通過迭代訓(xùn)練得到一個(gè)簡單的圖像分類器。

第二種方法是以vgg-16為例。首先對(duì)前三層進(jìn)行凍結(jié)，將4-5層設(shè)置為可訓(xùn)練層，然后結(jié)合圖像分割，通過連續(xù)訓(xùn)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(píng)價(jià)后，第二種方法通常比第一種方法更有效。

文章題目：tensorflow到底是什么如何通過深度學(xué)習(xí)做圖像分類任務(wù)？-創(chuàng)新互聯(lián)
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