简介：许多朋友问有关如何实现人工智能图像分类的问题。本文的首席CTO注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
本文目录清单：
1. 136.人工智能 - 层6：图像分类预测的可视化窗口实现2.人工智能阅读的一种方法是使用目标检测3.如何通过人工神经网络实现图像识别4.图像分类处理的引入可以可以不再担心Pyqt Anymorethe版权问题，因为Pyside在这里，您可以完成Pyqt，Pyside6的安装和测试以查看：132.Python - Pyside6：安装和Vscode配置和使用。
本文主要继续测试Pyside6，以查看Pyside6和Pyqt5在实际应用中有什么区别。
在上一篇文章中，我讨论了如何使用分类模型实现图像分类预测。您可以看到：116。人工智能-PADDLE基于部署模型推理。
本文主要是为了预测图像分类模型，并使用Pyside6使视觉客户端体验Pyside6。
看一下跑步效果
主窗口界面的上部和下部用于上下部分。上部使用ListView和标签，用于列出图像文件并显示预测结果。下部使用文本框显示文本信息。子窗口仅是一个标签，用于显示原始图像。
从经验的角度来看，Pyside6与原始PYQT5完全兼容（已使用版本），因此Pyside6替换PYQT5或PYQT6完全没有问题。
人工智能阅读的方法之一是对目标检测的解释如下：
对象检测是计算机视觉中非常重要的领域。在卷积神经网络的出现之前，一些传统方法用于手动提取目标检测和定位的图像特征。这些方法不仅是耗时的，而且性能也很低。
在卷积神经网络的出现之后，目标检测领域发生了巨大变化。最著名的目标检测系统是RCNN系列，Yolo和SSD。RCNN系列的技术演变可以指基于目标检测技术的演变。深度学习：R-CNN，快速R-CNN，更快的R-CNN。
目标检测分为两个步骤：第一步是对图像进行分类，即图像中的内容是什么；第二步是定位图像，以在图像中找到对象的特定位置。简单地放置，图像中的内容以及位置在哪里。
但是，由于不同图片中对象的大小可能不同（多尺度），因此位置可能不同，并且位置角度和姿势可能不同。同时，可以在图片中出现多个类别。这使目标检测任务极为困难。上面的任务是专业的：图像识别+定位
两个不同的分支完成了不同的功能，分类和定位。回归以共享回归分支和分类网络卷积部分的参数值。
仍然是分类识别+回归定位想法。但是现在我们提前将不同位置的盒子放入网络中，而不是将原始图像直接输入网络中。然后计算此框的分数以获取最高得分框。
自1940年代末以来，人工神经网络（ANN）系统才出生于1940年代后期超过半个世纪，但由于他的信息分布存储，平行处理和自我学习能力，他一直在信息。处理，模式识别，智能控制和系统建模的领域越来越广泛地使用。特别是基于错误回传播算法算法算法的多层饲料网络（多层馈电网络）（BP网络）（BP网络）（BP网络）（BP网络）（BP网络）（BP网络）（BP网络）称为BP网络），可以以任何准确性接近任何连续功能，因此在非线性建模中广泛使用。功能近似，模式分类等。
目标识别是模式识别领域的传统话题。这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是遇到模式识别领域的大多数主题的基本问题。不同的条件，解决方案并不相同，因此目标识别的研究仍然是理论上的，并且实用。这里的讨论是使用成像头（红外或可见光等）形成的图像信号序列的问题。
1. BP神经网络
图中显示了非线性多层网络的计算梯度的方法。
我们使用矢量图，如下图所示。
其中：对于第一个K模式对，输出层单元的J的加权输入为
该单元的实际输出是
隐式单元i的加权输入是
该单元的实际输出是
函数f是微型绘制的降低函数
算法描述如下：
（1）初始化网络和学习参数，例如设置网络的初始权限矩阵，学习因素等。
（2）提供培训模式和培训网络，直到满足学习要求为止。
（3）前进过程：对于给定培训模式的输入，计算网络的输出模式，并与期望模式进行比较，如果有错误，则执行（4）；否则，返回（2）。
（4）放松过程：计算同一层单元的误差；b。更正价值和阈值；C。返回（2）
其次，BP网络中隐藏层数的选择
对于包含隐藏层的三层BP网络，可以实现任何非线性映射输入。网络并增加网络的训练时间。还可以通过增加隐藏层节点来提高错误准确性。在正常情况下，应优先考虑隐藏层的节点的数量。
第三，选择神经元的数量
当使用神经网络实现网络映射时，隐藏神经元的数量直接影响神经网络的学习能力和感应能力。当隐藏的神经元的数量很少时，网络的时间很短，但可能不会要记住，由于学习不足，网络无法记住网络的内容；次级学习时间很长，并且网络的存储容量变得更大，这导致网络网络的归纳能力下降，以下未知输入，因为没有理论指导可以选择隐藏的神经元，并且通常由经验决定。
第四，神经网络图像识别系统
人工神经网络方法的实施可以处理一些非常复杂的环境信息，背景知识尚不清楚，推理的推理规则尚不清楚。样品具有较大的缺陷和失真。神经网络方法的缺点是它的模型不断地丰富并完美，目前没有足够的模型类别可以识别。神经网络方法允许样品具有较大的缺陷和失真。它运行迅速，具有良好的自适应性能，并且具有高分辨率。
神经网络的图像识别系统是一种神经网络模式识别系统，原理是一致的。一般的神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预留处理是为了删除无用的信息在原始数据中，平滑，双值和振幅。神经网络图像识别系统的特征提取部分不一定存在，因此将其分为两类：①特征提取部分：这种类型的系统实际上是传统方法和神经网络方法的结合。要充分利用人们的经验来获得模式特征和神经网络分类能力以识别目标图像。FEATURE提取必须反映整个图像的特征。但是其反互助能力并不是不像良好作为类别2。②没有特殊标志提取部分的人：保存功能提取，整个图像直接用作神经网络的输入。这样，系统的神经网络结构的复杂性大大增加了。此外，神经网络结构需要完全消除模式变形的影响。识别率很高。
当BP网络用于分类时，您必须首先选择各种样本进行培训，并且每种样本的数量相似。原因是，一方面，它太敏感了，无法防止网络响应对网络响应训练后许多样本的类别，并且对少数样品的类别不敏感。另一方面，可以大大提高训练速度，以避免网络的最小点。
由于BP网络没有能力识别不变的能力，因此有必要使网络的翻译，旋转和网络的望远镜。您必须尽可能地选择各种可能情况的样本。
构造神经网络分类器必须首先选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应为类别数。应该选择隐藏层的数量，并且每层神经元的数量应适当。目前，有许多网络结构使用隐藏层。然后选择适当的学习算法，以便具有良好的识别效果。在学习阶段，应使用大量样本用于培训和学习。通过大量样品，应纠正神经网络的正确值以使其纠正样品。神经元就像人脑细胞。力量的变化就像人类脑细胞相互作用的变化一样。神经网络就像样本学习中的许多人一样。要记住每个数字的图像，网络功率值是Internet的内容。网络学习阶段就像人们从不知道数字到知道数字和重复学习过程一样。神经网络可以根据整体特征向量记忆图像。只要大多数功能符合所学的样本，它们就可以识别为同一类别，因此，当样本较大时，神经网络分类器仍然可以正确识别。在图像识别阶段，只要点线。图像的向量用作神经网络分类器的输入，分类器的输出是网络计算后的识别结果。
五，模拟实验
1.实验对象
该实验使用MATLAB来完成神经网络的训练和图像识别模拟。从实验数据库中选择0到9的BMP格式的目标图像。图像大小为16×8像素，每个目标图像添加了随机图像，添加了随机噪声生成10％，20％，30％，40％和50％和60个图像样本。将样品分为两个部分，一个用于训练，另一部分进行测试。有40个样本用于培训实验和20个用于测试的样品。RANDN（m，n）是通过随机噪声调用函数生成的。
2.网络结构
该实验使用三层BP网络，输入层中的神经元数量等于样本图像16×8的像素数。层是要识别的模式的数量。在此示例中有10个模式，因此输出层神经元选择10，而10个神经元对应于一个 - 至一个模式。
3.基于MATLAB语言的网络培训和仿真
建立和初始化网络
％===============
S1 = 24;％隐藏层神经元数S1被选择为24
[r，q] = size（numdata）;
[S2，Q] = size（目标）;
f = numdata;
p = double（f）;
net = newff（minmax（p），[s1 s2]，{'logsig'
'logsig'}，'traingda'，'Learngdm'）
NumData是一个训练样品矩阵，大小为128×40，目标是相应的目标输出矩阵，大小为10×40。
newff（pr，[s1 s2 ... sn]，{tf1 tf2 ... tfn}，btf，blf，pf）在matlab函数库中创建n层
正面-TO -BP网络的函数，该函数的自变量表示网络输入矢量输入矢量值范围[PMIN MAX]的矩阵;S1?SN的数量是每一层中的神经元数。TF1?TFN用于指定每一层神经元转移到密码。BTF用于指定网络的训练功能；BLF用于指定指定权利和价值观的学习功能；PF用于指定网络的性能函数，默认值为“ MSE”。
设置训练参数
net.performfcn ='sse';％正方形和错误
性能功能
net.trainparam.goal = 0.1;％正方形和错误
不良目标
net.trainparam.show = 20;％流程显示
频率
net.trainparam.epochs = 5000;％最大训练
实践
net.trainparam.mc = 0.95;％动量常数
网络培训
net = init（net）;％初始化网络
[net，tr] =火车（net，p，t）;％网络培训
模拟培训网络
d = sim（net，p）;
a = sim（net，b）;
B是样品定向集的DOT矩阵，128×20.D是网络训练样本的识别结果，A是测试样品的网络识别结果。实验结果表明，网络的识别率训练样品和测试样品为100％。如图所示，在增加64579五个数字中的50％之后，网络的识别结果。
6.摘要
从上面的实验可以看出，神经网络识别的使用是实用且可行的。给出的示例只是一个简单的数字识别实验。为了在网络模式下识别复杂的目标图像，您需要减少网络规模并增加识别能力，原理是相同的。
最终分析只能提高图像的质量并改善图像的解释性。但是，处理系统（计算机）没有做出“判断”（解释））在图像上地球类别的类别。
图像分类处理的最终目标是智能的，使遥感图像处理发展为人工智能系统。从广义上讲，分类处理包括频谱信息的分类和空间信息的分类。后者通常包括图形识别，包括图形识别，边缘和线信息检测和提取，以及纹理结构分析等，通常也称为图像图像的图像分析。对明显对地质工人感兴趣的内容进行重新标记，您可以参考文献[3]和其他工作。限制了这一点，这只是频谱信息分类的基本概念。
（1）图像分类的基础
一般而言，相同类型的土地具有相似的频谱。在多个频段中遥感的数字图像中，它们可以大致用于每个频段上的元值连接（亨利曲线）（图4-29a）。由于光和环境背景等因素的影响，在实际的多维光谱空间中，它们的图像元素向量通常不是一个点，但它们分布成组（群集）。不同的位置（图4-29B）;不仅如此，在实际图像中，在不同位置仍然存在跨光谱群集，这些簇受图像分辨率的限制。因此，所谓的“混合元素”。因此，不同簇的区别通常基于它们的统计特征（统计）。表4-4显示了数字图像中常用的几种统计数据。
图4-29 Salton湖和陆地卫星MSS MSS数字图像Peria Valley Land卫星MSS数字图像
表4-4数字图像中常用的统计数据
图像分类处理的本质是根据概率规则选择适当的判断功能，建立一个合理的歧视模型来分开这些离散的“群集”，并进行判断和分类。通常的方法是除以多维光谱空间进入多个区域（儿童空间），以及位于同一区域的点归因于同一类别。子空间的标准可以总结为两个类别：①确定应根据该区域的面积点组的统计特征。例如，每种类型的平均向量是中心的，并且几个标准偏差范围的点被归类为类别；②确定类别之间的边界，建立边界函数或法官函数。无标准，关键是确定在多维光谱空间中同一类位置中同一类位置的确切值，范围（扭矩的范围）以及类和类（判断功能）的类别。确定这些数据是否已知具有已知培训样本（样本），它们通常将分类技术分为两类：监督和非居民。
（2）非监督分类
非监督分类是根据结构（统计特征）和自然点组分布根据图像数据本身的结构进行分配，而没有已知类别和分类的数量。一一分类，通常称为群集（群集）分析。所使用的方法包括图形识别，系统群集，除法和动态群集。
其中，更实用的是动态群集。它首先根据经验和分类选择许多初始中心，选择许多初始中心作为“种子”，然后对初步类别进行分类，然后根据分类结果检查结果。指定的参数（阈值），并逐渐修改并调整分类中心重新分类，并根据离散统计信息的数量（例如方差等）和不同的类别（例如Inter -inter -inter--类标准化距离等）直到分类结果合理。在动态聚类中，可以根据客观频谱特性自动调整类别和分类数字。分类效应通常更好，但是分类结果的确切含义（类别的属性）需要分开分析。确定其在信息中的地面类型。
非Sudupervision分类的处理速度更快，更客观，并可以为选择监督和分类提供参考。通常是在监督和分类目的之前进行的。
（3）监督分类
监督分类通常在图像中的已知样本（训练区）中选择统计信息，找出分类参数和条件，建立判断功能，然后对整个图像进行分类或进行分类。远程使用的常用监督分类方法传感图像包括最小距离方法，Fercheal线性歧视方法，贝叶斯线性和非线性歧视方法（最大值，如授予方法）等等。
其中，最小距离方法在算法上相对简单：首先选择图像显示上的训练样本区域，并找到训练样本区域的每个频段与图像数据的平均值和标准偏差；亮度之间的距离向向量到训练样本区域光谱的平均向量。如果距离小于指定阈值（通常是标准偏差的倍数），并且距离特定类型的距离，则将图像返回到某个类别中。此分类方法的准确性取决于样本区域的样本（类别类别）和样品区域的统计准确性。由于计算很简单，并且可以按元素的顺序进行扫描，因此一般分类效果也更好，因此这是一种更常用的监督分类方法。
最大授予方法也是常用的监督分类方法之一。它是使用贝叶斯歧视原则的非线性监督分类。简而言之，它可以假定已知或确定训练的典型标准的先前概率样本区域，然后将某些特征汇总到某些类型的功能中。根据损失函数确定性的情况。该方法的分类更好，但是计算量很大。
监督分类的结果明确，分类准确性相对较高，但是训练样本的要求很高。因此，必须注意使用时的应用条件。此外，有时培训区域不包括所有频谱样本，导致部分元素找到所有权。因此，在实际工作，监督和分类和非- 普遍分类通常用于合作和相互补充。
图像分类处理目前被广泛用于农业和林业和土地资源遥感调查。对于地质机构的分类，由于较大的干扰因素，实现非常理想的结果并不容易，因此在地质应用中并不常见最近，出现了许多使用分类技术的遥感地质应用。通过转换处理（比率，k-l等）处理的图像的分类处理更多是值得关注的发展方向。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的人工智能图像分类的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于如何实现人工智能图像分类的更多信息，不要忘记在此站点上找到它。