IMAGEN A PREDECIR.
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Pretendemos evaluar el acierto de este ejercicio de red neuronal convolucional, CNN.
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Planteamos el sencillo código:
Aula_28_inception_v3.py, utilizando una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN), que se utiliza comúnmente para tareas de visión por computadora, como clasificación de imágenes.
Fue desarrollada por Google y es parte de la familia de modelos Inception.
La idea clave detrás de InceptionV3 es utilizar múltiples tamaños de filtros convolucionales
en paralelo para capturar patrones de diferentes escalas en una imagen. En lugar de elegir
un solo tamaño de filtro, InceptionV3 utiliza varios tamaños, desde pequeños hasta grandes,
y luego concatena las salidas de estos filtros para formar una representación más rica y completa de la imagen.
Además, InceptionV3 incorpora módulos llamados "módulos de Inception",
que son bloques de construcción que contienen diferentes operaciones convolucionales en paralelo.
Estos módulos permiten que la red aprenda representaciones más complejas y abstractas de las imágenes.
Sus principales características y funciones son las siguientes:
Extracción jerárquica de características: InceptionV3 utiliza capas convolucionales
para extraer características jerárquicas de las imágenes. Estas capas aprenden patrones
simples en las capas iniciales y patrones más complejos y abstractos a medida que se profundiza en la red.
Módulos de Inception: La arquitectura de InceptionV3 utiliza módulos llamados "módulos de Inception" o "bloques Inception".
Estos módulos incorporan múltiples operaciones convolucionales de diferentes tamaños de filtro en paralelo. Al hacerlo,
la red puede capturar patrones de información a diferentes escalas en una imagen.
Reducción de dimensionalidad: InceptionV3 incluye capas de reducción de dimensionalidad,
como capas de agrupación máxima y capas de convolución 1x1, para reducir la cantidad de
parámetros y operaciones, haciendo que la red sea más eficiente y manejable.
Regularización: La red incluye técnicas de regularización, como la normalización por lotes y la
regularización L2, para prevenir el sobreajuste y mejorar la generalización del modelo.
Arquitectura profunda: InceptionV3 es una red profunda con muchas capas, lo que le permite
aprender representaciones complejas y abstractas de las imágenes, lo que es beneficioso
para tareas de clasificación de imágenes en conjuntos de datos grandes y complejos.
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SALIDA DEL EJERCICIO, AL APORTAR LA IMAGEN DE MUESTRA.
1/1 [==============================] - ETA: 0s
1/1 [==============================] - 1s 744ms/step
1: trailer_truck (0.70)
2: moving_van (0.08)
3: garbage_truck (0.05)
[Finished in 3.9s]
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Se debera modificar en el código, la ruta de la imagen de muestra desde tu ordenador.
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El ejercicio ha sido realizado bajo plataforma linux.
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Editado con Sublime Text.
Ejecución bajo consola linux:
python3 Aula_28_inception_v3.py
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