120 практических задач
Шрифт:
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Reshape
from tensorflow.keras.models import Model
# Загрузка предварительно обученной модели MobileNetV2 без полносвязных слоев
base_model = MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet')
# Замораживаем веса предварительно обученной модели
base_model.trainable = False
# Добавляем дополнительные слои для детекции лиц
x = base_model.output
x = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
predictions = Conv2D(4, (3, 3), activation='sigmoid', name='face_detection')(x) # 4
# Компилируем модель
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# Вывод архитектуры модели
model.summary
```
2. Отслеживание лиц в видео
После обнаружения лиц на каждом кадре видео необходимо отслеживать эти лица в последующих кадрах. Для этого можно использовать алгоритмы отслеживания объектов, такие как Kalman Filter или SORT (Simple Online and Realtime Tracking). В данном примере рассмотрим использование SORT для отслеживания лиц.
Пример использования SORT для отслеживания лиц:
```python
from sort import Sort # pip install sort
tracker = Sort
# Пример получения bounding box'ов из модели детекции лиц
frames = [] # список кадров видео
# Для каждого кадра:
# Получаем bounding box'ы с помощью модели детекции лиц
# Передаём bounding box'ы в SORT для отслеживания
detections = model.predict(frame)
tracked_objects = tracker.update(detections)
# Отрисовываем tracked_objects на кадре видео
```
Пояснение архитектуры и процесса:
1. Детектор лиц на основе CNN: В примере используется MobileNetV2 как базовая модель без полносвязных слоев. Мы добавляем несколько свёрточных слоёв для улучшения точности детекции лиц. Финальный слой используется для предсказания bounding box'ов лиц на изображении.
2. Отслеживание лиц в видео: После детекции лиц на каждом кадре видео используется алгоритм отслеживания SORT для непрерывного отслеживания этих лиц на последующих кадрах. SORT осуществляет ассоциацию и отслеживание объектов на основе истории и предсказаний.
Преимущества использования такой модели
– Высокая точность детекции: Использование глубоких свёрточных сетей позволяет добиться высокой точности при детекции лиц в видео.
– Работа в реальном времени: Модели типа SSD или YOLO позволяют обрабатывать кадры видео в реальном времени, что важно для задач видеонаблюдения и аналитики.
– Непрерывное отслеживание: Алгоритмы отслеживания объектов, такие как SORT, обеспечивают непрерывное отслеживание лиц на протяжении видео, что полезно для задач видеоаналитики.
Таким образом, построение модели для обнаружения и отслеживания лиц в видео с использованием глубоких нейронных сетей и алгоритмов
27. Создание нейронной сети для оценки стоимости недвижимости
– Задача: Прогнозирование цен на недвижимость на основе различных факторов.
Для создания нейронной сети для оценки стоимости недвижимости на основе различных факторов, таких как размер дома, количество комнат, расположение и другие характеристики, можно применить подходы глубокого обучения, специально адаптированные для задач регрессии. Давайте рассмотрим основные шаги и пример архитектуры модели.
Построение нейронной сети для оценки стоимости недвижимости
1. Подготовка данных
Первый шаг включает подготовку данных:
– Загрузка и очистка данных о недвижимости, включая характеристики домов (площадь, количество комнат, этажность и т.д.) и цены.
– Масштабирование признаков для улучшения сходимости обучения нейронной сети (например, стандартизация или нормализация).
2. Построение модели нейронной сети
Пример архитектуры модели для оценки стоимости недвижимости с использованием TensorFlow/Keras:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# Пример данных (данные нужно подставить под ваши)
# X – признаки (характеристики домов)
# y – цены на недвижимость
X = np.random.random((1000, 10)) # пример матрицы признаков
y = np.random.random((1000, 1)) # пример вектора цен
# Масштабирование данных
scaler = StandardScaler
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
y_scaled = scaler.fit_transform(y)
# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42)
# Параметры модели и обучения
input_dim = X.shape[1] # количество признаков
hidden_units = 64 # количество нейронов в скрытом слое
dropout_rate = 0.2 # коэффициент отсева для предотвращения переобучения
# Создание модели
model = Sequential
# Добавление слоев
model.add(Dense(hidden_units, input_dim=input_dim, activation='relu'))
model.add(Dropout(dropout_rate))
model.add(Dense(hidden_units, activation='relu'))
model.add(Dense(1)) # выходной слой для предсказания цены
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['mae']) # метрика – средняя абсолютная ошибка