Neuronales Netzwerk nur eine Klasse von Objekt zu erkennen

Question

Ich bin völlig neu mit neuronalen Netzen (NN) in Python, und ich weiß nicht, ob NN in Raspberry Pi 3 ausgeführt werden kann? Ich denke, das Problem ist, dass NN eine gute CPU/GPU-Leistung für Training, Datentransfer und Berechnung benötigt.

So ist es möglich, ein NN mit Einzelunterricht Trainingsdaten zu trainieren? um CPU/GPU zu sparen ?.

Zum Beispiel möchte ich das System nur die Seegurke in einem Bild erkennen. Eine gute Antwort/Erklärung oder ein Link zu jedem Beispiel wird sehr geschätzt. THANKYOU PO

Answer 1

Kann NN in Raspberry Pi 3 laufen?

Ja, NN kann auf Raspberry Pi 3 laufen, wie Raspberry Pi 3 running Google TensorFlow (Neural Network) and NodeBots. Der bessere Weg, den ich empfehle, ist das Training des NN am PC, dann den NN mit den trainierten Gewichten am Raspberry Pi laufen lassen. GPU wird die Trainingsgeschwindigkeit stark als CPU beschleunigen, aber wenn Ihre NN nicht groß ist, kann CPU auch die Arbeit erledigen.

Ist es möglich, ein NN mit Einzelunterricht Trainingsdaten zu trainieren?

Es ist möglich, ein NN zu trainieren, um das Klassifizierungsproblem "Eine Klasse" (Seegurke in Ihrem Fall) zu lösen. Die Zugdaten müssen jedoch weitere Klassendaten hinzufügen, die Stichproben enthalten, die nicht zur Zielklasse (Seegurke) gehören. Dann mit der "Seegurke" und der "Nicht Seegurke" zwei Klassen Daten, ist es eine einfache binäre Klassifizierung Problem für NN.

EDIT:

einfache Art und Weise zu erhalten beginnen

Sie diesen Blog verweisen können: Building powerful image classification models using very little data ein Bild classifiction Arbeit zu beginnen, die implementiert eine CNN die Arbeit zu erledigen.

Answer 2

Ich bin mir nicht sicher, ob ich Ihre Frage gut verstehe.

Einzelunterricht Trainingsdaten existieren vielleicht überhaupt nicht. Wenn Sie nur die Seegurke entdecken wollen, ist es das Zwei-Klassen-Klassifizierungsproblem richtig? Es ist die Seegurke oder nicht. Ja oder Nein sind zwei Klassen.

Ja richtig cool Leute implementieren die NN auf Raspberry Pi. Aber bis zu einem gewissen Grad ist es nur möglich, aber nicht effizient. Eine gute GPU wird viel zum Training beschleunigen.

Ein PC ist es möglich, einige kleine NN zu trainieren.