Рубрика

Классификатор продуктов питания: Классификатор продуктов питания \ Акты, образцы, формы, договоры \ Консультант Плюс

Содержание

Классификатор продуктов питания \ Акты, образцы, формы, договоры \ Консультант Плюс

]]>

Подборка наиболее важных документов по запросу Классификатор продуктов питания (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Судебная практика: Классификатор продуктов питания Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Подборка судебных решений за 2019 год: Статья 164 "Налоговые ставки" главы 21 "Налог на добавленную стоимость" НК РФ
(Юридическая компания "TAXOLOGY")Таможня пришла к выводу о неправомерном применении обществом ставки НДС 10 процентов в отношении ввезенного товара - глютена кукурузного. Общество полагало, что при ввозе данного товара подлежит применению ставка 10 процентов, так как глютен кукурузный является остатком переработки зерна кукурузы на крахмал и может быть отнесен к позиции "Продукты кормовые крахмалопаточного производства" (ОК 034-2014 10.62.20.160). Суд установил, что ни в Перечне кодов видов продовольственных товаров в соответствии с Общероссийским классификатором продукции, облагаемых НДС по налоговой ставке 10 процентов при реализации, ни в Перечне кодов видов продовольственных товаров в соответствии с единой Товарной номенклатурой внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза такая продукция, как глютен кукурузный, не поименована. Также суд учел заключение таможенного эксперта и письма федеральной автономной некоммерческой организации "Всероссийский научно-исследовательский институт зерна и продуктов его переработки" и ассоциации российских производителей крахмалопаточной продукции, согласно которым кукурузный глютен является побочным продуктом переработки зерна кукурузы в процессе производства крахмала, кукурузный глютен не является зерновым отходом и кормовой смесью. Учтя изложенные обстоятельства, суд пришел к выводу о том, что при ввозе глютена кукурузного подлежит применению ставка НДС 18, а не 10 процентов.

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Классификатор продуктов питания Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:

Путеводитель по налогам. Энциклопедия спорных ситуаций по НДССуд отклонил довод налогоплательщика о том, что Перечень кодов видов продовольственных товаров в соответствии с Общероссийским классификатором продукции, облагаемых по налоговой ставке НДС 10 процентов при реализации, распространяется как на отечественные, так и на импортные товары. Данный довод противоречит примечанию к данному Перечню, согласно которому принадлежность отечественных продовольственных товаров к указанным в Перечне продовольственным товарам подтверждается соответствием кодов по классификации ОК 005-93 (ОКП), приведенных в Перечне, кодам ОКП, указанным в национальном стандарте, отраслевом стандарте, техническом условии.

Нормативные акты: Классификатор продуктов питания

ОКПД 2021 - Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности

ОК 034-2014 (КПЕС 2008). Принят 31 января 2014 с датой введения в действие 1 февраля 2014 г., с правом досрочного применения в правоотношениях, возникших с 1 января 2014 г. (действующий)

Что такое ОКПД

Классификатор ОКПД является составной частью общегосударственной стандартизирующей системы и предназначен для классификации продукции. В документе содержатся утвержденные на государственном уровне стандарты кодирования их технико-экономической информации. В настоящее время в России действует ОКПД 2.

Применение классификатора

Как правило, классификатор используется для решения следующих задач:

• подготовка статистической информации, которую планируется использовать для сравнения на международном уровне;

• классификация продукции в рамках обеспечения деятельности механизма государственной статистики;

• осуществление международной экономической деятельности.

Под термином «продукция» подразумеваются различные товары, работы и услуги, представленные на рынке. Емкое понятие «продукция» получило широкое распространение в транснациональной практике.

По своему строению, ОКПД тесно связан с другим классификатором – ОКВЭД, предназначенным для кодового обозначения разных видов экономической деятельности. Такая связь объясняется тем, что продукция, выпускаемая предприятиями, соотносится с деятельностью субъектов экономики.

Строение классификатора

Структура ОКПД гармонизирована в соответствии со Статистической классификацией по видам деятельности (КПЕС 2002), используемой в странах Европы. В российском классификаторе сохранены шестизначные коды и объемы понятий наименований, взятые из зарубежного аналога. Также составители классификатора учли особые потребности национальной экономики России, и для лучшей детализации продукции предусмотрели возможность использования кодов с 7-9 разрядами буквенно-цифровых комбинаций.

В ОКПД произведенные товары и услуги классифицированы по видам экономической деятельности. Перечень представленных позиций имеет иерархическую структуру. Каждый вид деятельности обозначается специальным кодом, состоящим из 2-9 групп знаковых комбинаций. Условно обозначив каждый знак символом «Z», состав кода можно представить следующей формулой;

• ZZ – класс услуги или товара;
• ZZ.Z – подкласс;
• ZZ.ZZ – группа;
• ZZ.ZZ.Z – подгруппа;

• ZZ.ZZ.ZZ – вид;
• ZZ.ZZ.ZZ.ZZ0 – категория;
• ZZ.ZZ.ZZ.ZZZ – подкатегория.

Седьмой, восьмой и девятый знаки обозначаются цифрой «0» в тех случаях, когда детализация продукции на национальном уровне не осуществляется. Детализация последних символов кода выполняется только при условии, что услуги либо товары одного вида можно разделить на несколько категорий или подкатегорий. К примеру, тропические орехи обозначаются кодом 01.13.21.130, а кодом 01. 13.21.131 – кокосовые орехи как подкатегория тропических, 01.13.21.132 – бразильские орехи, 01.13.21.133 – орехи кешью.

К отдельным группам могут приводиться пояснения, предназначенные для уточнения информации.

ОКВЭД продукты питания: коды для розницы

Для ведения розничной торговли продуктами питания необходимо выбрать коды ОКВЭД, один из которых будет основным, остальные — дополнительными. Список кодировок подходит для юридических лиц, а также ИП.

В обновленном классификаторе по видам экономической деятельности — ОКВЭД 2, продажа продуктов питания представлена широким списком кодов.

Как выбрать ОКВЭД для продуктов питания?

В заявлении, при открытии ООО или ИП, нужно указать будущие виды деятельности организации. Стоит учесть момент, что область нестабильна, направления такого бизнеса постоянно меняются, поэтому дополнительные кодировки не всегда получается предусмотреть заранее.

В ОКВЭД 2020 представлена подробная классификация для продуктовой розницы. Основные категории:

  • мясные изделия и мясо;
  • рыба;
  • молочная продукция и яйца;
  • хлеб;
  • кондитерские товары;
  • алкогольные и безалкогольные напитки;
  • сахар, соль, специи, крупы.

На выбор кодировок влияет место реализации товаров. Группа 47 предусматривает торговлю, не связанную с продажей автомобилей и других транспортных средств. 

Для специализированных и неспециализированных помещений предусмотрены разные кодировки — 47.2 и 47.1.

Классификатор ОКВЭД 2, утвержденный приказом Росстандарта от 14 № 14-ст. позволяет выбрать класс и группу, с учетом всех имеющихся особенностей в сфере торговли продуктами питания. Для поиска — перейдите в справочник на РБК Компании.

Посмотреть организации с кодом:

47 Торговля розничная, кроме торговли автотранспортными средствами и мотоциклами

Действует ООО КОРПОРАТИВНЫЙ ЦЕНТР ИКС 5

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля пищевыми продуктами

Генеральный Директор:Шехтерман Игорь Владимирович

Юридический адрес:ГОРОД МОСКВА УЛИЦА СРЕДНЯЯ КАЛИТНИКОВСКАЯ ДОМ 28 СТРОЕНИЕ 4

Дата регистрации:18. 09.2007

Уставной капитал:267 307 690 769 ₽

ИНН:7728632689

ОГРН:1077760250941

Действует АО ТОРГОВЫЙ ДОМ ПЕРЕКРЕСТОК

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля пищевыми продуктами

Юридический адрес:ГОРОД МОСКВА УЛИЦА СРЕДНЯЯ КАЛИТНИКОВСКАЯ ДОМ 28 СТРОЕНИЕ 4

Дата регистрации:24.03.1994

Уставной капитал:83 818 000 000 ₽

ИНН:7728029110

ОГРН:1027700034493

Действует АО ДИКСИ ЮГ

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля пищевыми продуктами

Юридический адрес:ОБЛАСТЬ МОСКОВСКАЯ ГОРОД ПОДОЛЬСК УЛИЦА ЮБИЛЕЙНАЯ 32 А

Дата регистрации:26.03.2001

Уставной капитал:41 490 312 800 ₽

ИНН:5036045205

ОГРН:1035007202460

Действует ООО МЕТРО КЭШ ЭНД КЕРРИ

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля пищевыми продуктами

Генеральный Директор:Шумахер Мартин Арнольд Бенедикт

Юридический адрес:ГОРОД МОСКВА ШОССЕ ЛЕНИНГРАДСКОЕ 71Г

Дата регистрации:20.10.2000

Уставной капитал:22 037 962 355 ₽

ИНН:7704218694

ОГРН:1027700272148

Действует ООО НООСФЕРА XXI

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля напитками

Генеральный Директор:Хабаров Олег Сергеевич

Юридический адрес:ГОРОД МОСКВА АЛЛЕЯ ЖЕМЧУГОВОЙ 3 1 20

Дата регистрации:19.04.2002

Уставной капитал:20 986 040 000 ₽

ИНН:7720267642

ОГРН:1027739274628

Действует ООО ПРОДМИР

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля пищевыми продуктами

Генеральный Директор:Чистякова Майя Алексеевна

Юридический адрес:ГОРОД МОСКВА БУЛЬВАР КАВКАЗСКИЙ 57

Дата регистрации:22.04.2010

Уставной капитал:9 253 000 000 ₽

ИНН:5009074197

ОГРН:1105009001932

Действует ООО ГИПЕРГЛОБУС

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Генеральный Директор:Шаар Фолькер

Юридический адрес:ОБЛАСТЬ МОСКОВСКАЯ ГОРОД ЩЁЛКОВО ПРОСПЕКТ ПРОЛЕТАРСКИЙ ДОМ 18

Дата регистрации:17. 11.2004

Уставной капитал:5 837 848 375 ₽

ИНН:7743543761

ОГРН:1047796876489

Действует ООО АЛЬКОР И КО

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Генеральный Директор:Володина Татьяна Владимировна

Юридический адрес:ГОРОД МОСКВА ПРОСПЕКТ ЛЕНИНСКИЙ 72/2

Дата регистрации:07.07.1992

Уставной капитал:4 695 640 277 ₽

ИНН:7729265128

ОГРН:1027739498324

Действует ООО МАРФИНИНВЕСТ

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля пищевыми продуктами

Директор:Пусько Андрей Николаевич

Юридический адрес:РЕСПУБЛИКА МАРИЙ ЭЛ РАЙОН СОВЕТСКИЙ ПОСЕЛОК ГОРОДСКОГО ТИПА СОВЕТСКИЙ УЛИЦА ШОССЕЙНАЯ 30

Дата регистрации:29.06.2009

Уставной капитал:3 355 000 000 ₽

ИНН:1207011554

ОГРН:1091218000367

Действует ООО ТЕМА РИТЕЙЛ РУ

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ДИРЕКТОР:АПРИАМОВ ДМИТРИЙ ВЛАДИМИРОВИЧ

Юридический адрес:ГОРОД МОСКВА УЛИЦА НИЖНЯЯ КРАСНОСЕЛЬСКАЯ ДОМ 35 СТРОЕНИЕ 64 ЭТ/ПОМ/КОМ 4/I/23

Дата регистрации:23.05.2011

Уставной капитал:3 099 967 462 ₽

ИНН:7715867370

ОГРН:1117746398659

Действует ООО КОМПАНИЯ ХОЛИДЕЙ

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля пищевыми продуктами

Конкурсный Управляющий:Кузнецов Трофим Игоревич

Юридический адрес:ОБЛАСТЬ НОВОСИБИРСКАЯ РАЙОН НОВОСИБИРСКИЙ РАБОЧИЙ ПОСЕЛОК КОЛЬЦОВО 12А

Дата регистрации:19.03.2004

Уставной капитал:2 530 000 000 ₽

ИНН:5406277570

ОГРН:1045402463831

Действует ООО АЛЬБИОН-2002

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля напитками

Директор:Саляев Игорь Батрович

Юридический адрес:ОБЛАСТЬ НИЖЕГОРОДСКАЯ ГОРОД НИЖНИЙ НОВГОРОД УЛИЦА КАНАВИНСКАЯ 25

Дата регистрации:15. 04.2002

Уставной капитал:2 500 635 664 ₽

ИНН:5257056036

ОГРН:1025202393677

Действует ООО ТОРГОВАЯ ФИРМА САМАРА-ПРОДУКТ

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Директор:Осипов Дмитрий Геннадьевич

Юридический адрес:ОБЛАСТЬ САМАРСКАЯ ГОРОД САМАРА УЛИЦА 22 ПАРТСЪЕЗДА 7 КОРПУС А

Дата регистрации:15.02.1999

Уставной капитал:2 015 201 500 ₽

ИНН:6318214559

ОГРН:1026301518814

Действует ООО КОПЕЙКА-ВОРОНЕЖ

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Розничная торговля пищевыми продуктами

Генеральный Директор:Дутов Евгений Владимирович

Юридический адрес:ОБЛАСТЬ ВОРОНЕЖСКАЯ ГОРОД ВОРОНЕЖ ПРОСПЕКТ МОСКОВСКИЙ 11

Дата регистрации:13.12.2005

Уставной капитал:2 010 401 000 ₽

ИНН:3665052893

ОГРН:1053600542786

Действует ООО СОЮЗ СВЯТОГО ИОАННА ВОИНА

Розничная торговля

Розничная торговля продовольственными товарами

Генеральный Директор:Ваганов Алексей Викторович

Юридический адрес:ГОРОД МОСКВА ПРОЕЗД 3-Й СЕТУНЬСКИЙ 10

Дата регистрации:13.03.2012

Уставной капитал:1 955 689 549 ₽

ИНН:7729705354

ОГРН:1127746172080

Коды ОКПД2 актуальный справочник продукции

  • РусТендер
  • ОКПД 2 - Общероссийский Классификатор Продукции по видам экономической Деятельности

Коды ОКПД2 являются классификаторами продукции, работ или услуг. В контексте государственных торгов, данная систематизация является необходимой, потому что при размещении заказа на выполнение государственных и муниципальных нужд надо конкретизировать, какие именно работы, товары или услуги необходимо получить от поставщика. Классификатор продукции по видам экономической деятельности прекрасно справляется с этой функцией.


Поиск аукционов для участия в торгах по вашей тематике

Подбор соответствующих заданному коду ОКПД2 закупок

Бесплатный доступ

В системе поиска торгов для удобства поиска закупок также используются коды ОКПД2. Такой подход позволяет получить более широкую подборку закупок, т.к. заказчики по-разному указывают предмет закупки: кто-то использует название товара (работ, услуг), а другие прописывают коды ОКПД2.

 

Также, при узкоспециализированной деятельности, использование кодов позволяет найти тендеры именно этой отрасли, отсеивая все лишние закупки.



Метод классификации ОКПД2 — иерархический и имеет следующий вид:

 XX       класс                  
 XX.X  подкласс
 XX.XX  группа
 XX.XX.X  подгруппа
 XX.XX.XX  вид
 XX.XX.XX.XX0   категория
 XX.XX.XX.XXX             подкатегория

 

Классификатор ОКПД2 Российской Федерации не должен противоречить данным КПЕС 2008 (Классификатору продукции Европейского союза). И для их соответствия в классификаторе присутствует разделение точкой между знаками кода. Самые крупные разделы имеют буквенное обозначение на латинице. Если в ОКПД2 присутствует большее количество уровней вложенности по сравнению с Европейским классификатором, то точкой разделяются также шестой и седьмой знаки.

 

В этом случае, если вид имеет деление на категории и должна быть указана детализация, то указывается обозначение 7-9 знаков отличное от нуля. Если такая подробная детализация отсутствует, то 7-9 знаки имеют значение ноль.

 

Такое разделение характерно в тех случаях, когда категория продукции (работ или услуг) имеет несколько более мелких и узких подкатегорий.


Скачать Классификатор ОКПД2 2021 с поиском по наименованию и расшифровкой Вы можете здесь.


ОКПД2: коды 2021 года с расшифровкой по видам деятельности

 

Ниже приведен актуальный на 2021 год классификатор ОКПД2 с расшифровкой по всем видам деятельности.

 

Раздел A. Продукция сельского, лесного и рыбного хозяйства

 

01 Продукция и услуги сельского хозяйства и охоты

02 Продукция лесоводства, лесозаготовок и связанные с этим услуги

03 Рыба и прочая продукция рыболовства и рыбоводства; услуги, связанные с рыболовством и рыбоводством


Раздел B. Продукция горнодобывающих производств

 

05 Уголь

06 Нефть сырая и газ природный

07 Руды металлические

08 Продукция горнодобывающих производств прочая

09 Услуги в области добычи полезных ископаемых


Раздел C. Продукция обрабатывающих производств

 

10 Продукты пищевые

11 Напитки

12 Изделия табачные

13 Текстиль и изделия текстильные

14 Одежда

15 Кожа и изделия из кожи

16 Древесина и изделия из дерева и пробки, кроме мебели; изделия из соломки и материалов для плетения

17 Бумага и изделия из бумаги

18 Услуги печатные и услуги по копированию звуко- и видеозаписей, а также программных средств

19 Кокс и нефтепродукты

20 Вещества химические и продукты химические

21 Средства лекарственные и материалы, применяемые в медицинских целях

22 Изделия резиновые и пластмассовые

23 Продукты минеральные неметаллические прочие

24 Металлы основные

25 Изделия металлические готовые, кроме машин и оборудования

26 Оборудование компьютерное, электронное и оптическое

27 Оборудование электрическое

28 Машины и оборудование, не включенные в другие группировки

29 Средства автотранспортные, прицепы и полуприцепы

30 Средства транспортные и оборудование, прочие

31 Мебель

32 Изделия готовые прочие

33 Услуги по ремонту и монтажу машин и оборудования


Раздел D. Электроэнергия, газ, пар и кондиционирование воздуха

 

35 Электроэнергия, газ, пар и кондиционирование воздуха


Раздел E. Водоснабжение; водоотведение, услуги по удалению и рекультивации отходов

 

36 Вода природная; услуги по очистке воды и водоснабжению

37 Услуги по водоотведению; шлам сточных вод

38 Услуги по сбору, обработке и удалению отходов; услуги по утилизации отходов

39 Услуги по рекультивации и прочие услуги по утилизации отходов


Раздел F. Сооружения и строительные работы

 

41 Здания и работы по возведению зданий

42 Сооружения и строительные работы в области гражданского строительства

43 Работы строительные специализированные


Раздел G. Услуги по оптовой и розничной торговле; услуги по ремонту автотранспортных средств и мотоциклов

 

45 Услуги по оптовой и розничной торговле и услуги по ремонту автотранспортных средств и мотоциклов

46 Услуги по оптовой торговле, кроме оптовой торговли автотранспортными средствами и мотоциклами

47 Услуги по розничной торговле, кроме розничной торговли автотранспортными средствами и мотоциклами


Раздел H. Услуги транспорта и складского хозяйства

 

49 Услуги сухопутного и трубопроводного транспорта

50 Услуги водного транспорта

51 Услуги воздушного и космического транспорта

52 Услуги по складированию и вспомогательные транспортные услуги

53 Услуги почтовой связи и услуги курьерские


Раздел I. Услуги гостиничного хозяйства и общественного питания

 

55 Услуги по предоставлению мест для временного проживания

56 Услуги общественного питания


Раздел J. Услуги в области информации и связи

 

58 Услуги издательские

59 Услуги по производству кинофильмов, видеофильмов и телевизионных программ, звукозаписей и изданию музыкальных записей

60 Услуги в области теле- и радиовещания

61 Услуги телекоммуникационные

62 Продукты программные и услуги по разработке программного обеспечения; консультационные и аналогичные услуги в области информационных технологий

63 Услуги в области информационных технологий


Раздел K. Услуги финансовые и страховые

 

64 Услуги финансовые, кроме услуг по страхованию и пенсионному обеспечению

65 Услуги по страхованию, перестрахованию и негосударственному пенсионному обеспечению, кроме обязательного социального обеспечения

66 Услуги вспомогательные, связанные с услугами финансового посредничества и страхования


Раздел L. Услуги, связанные с недвижимым имуществом

 

68 Услуги по операциям с недвижимым имуществом


Раздел M. Услуги, связанные с научной, инженерно-технической и профессиональной деятельностью

 

69 Услуги юридические и бухгалтерские

70 Услуги головных офисов

71 Услуги в области архитектуры и инженерно-технического проектирования, технических испытаний, исследований и анализа

72 Услуги и работы, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками

73 Услуги рекламные и услуги по исследованию конъюнктуры рынка

74 Услуги профессиональные, научные и технические, прочие

75 Услуги ветеринарные


Раздел N. Услуги административные и вспомогательные

 

77 Услуги по аренде и лизингу

78 Услуги по трудоустройству и подбору персонала

79 Услуги туристических агентств, туроператоров и прочие услуги по бронированию и сопутствующие им услуги

80 Услуги по обеспечению безопасности и проведению расследований

81 Услуги по обслуживанию зданий и территорий

82 Услуги в области административного, хозяйственного и прочего вспомогательного обслуживания


Раздел O. Услуги в сфере государственного управления и обеспечения военной безопасности; услуги по обязательному социальному обеспечению

 

84 Услуги в области государственного управления и обеспечения военной безопасности, услуги в области обязательного социального обеспечения


Раздел P. Услуги в области образования

 

85 Услуги в области образования


Раздел Q. Услуги в области здравоохранения и социальные услуги

 

86 Услуги в области здравоохранения

87 Услуги по предоставлению ухода с обеспечением проживания

88 Услуги социальные без обеспечения проживания


Раздел R. Услуги в области искусства, развлечений, отдыха и спорта

 

90 Услуги в области творчества, искусства и развлечений

91 Услуги библиотек, архивов, музеев и прочие услуги в области культуры

92 Услуги по организации и проведению азартных игр и заключению пари, лотерей

93 Услуги, связанные со спортом, и услуги по организации развлечений и отдыха


Раздел S. Услуги общественных организаций; прочие услуги для населения

 

94 Услуги общественных организаций

95 Услуги по ремонту компьютеров, предметов личного потребления и бытовых товаров

96 Услуги персональные прочие


Раздел T. Товары и услуги различные, производимые домашними хозяйствами для собственного потребления, включая услуги работодателя для домашнего персонала

 

97 Услуги домашних хозяйств с наемными работниками

98 Продукция и различные услуги частных домашних хозяйств для собственных нужд


Раздел U. Услуги, предоставляемые экстерриториальными организациями и органами

 

99 Услуги, предоставляемые экстерриториальными организациями и органами

 

©ООО МКК "РусТендер" 

Материал является собственностью tender-rus. ru. Любое использование статьи без указания источника - tender-rus.ru запрещено в соответствии со статьей 1259 ГК РФ


Статьи по теме:

Классификатор ОКВЭД

Тендерные площадки

ЕИС

Поделитесь ссылкой на эту статью

GPC — Глобальный Классификатор Продуктов

GS1 GPC — это система, которая предоставляет возможность  покупателям и продавцам использовать общий деловой язык для одинаковой группировки  продуктов во всем мире. Он понятен и прост в использовании.

GPC классифицирует продукты, группируя их по категориям на основе их основных характеристик, а также описывает их связи с другими продуктами.

GPC предлагает универсальный набор стандартов для всех групп продуктов.

 Основными задачами GPC являются:

  • облегчение  процесса покупки, позволяя выбирать определенные группы продуктов;
  • обеспечение общего управления категориями на разных языках, тем самым ускоряя реагирование на потребности потребителей;
  • становление важным инструментом в Глобальной сети синхронизации данных;
  • обеспечение обмена информацией между сторонами, основываясь на общей системе классификации продуктов.

Преимущества использования GPC

  • Предоставляет покупателям и продавцам единую систему классификации продукции — в странах и регионах, а также во всем мире.
  • Повышает точность и целостность данных.
  • Ускоряет реакцию цепи поставок на потребности потребителей.
  • Упрощает отчетность по различным категориям продуктов.

Как работает GPC?

GPC основан на коде продукта, который называется «Brick» (группа). Каждый продукт имеет свой «Brick» — от автомобиля до пакета молока и состоит из 8 цифр.

Например: Brick 10000025 — заменитель молока / молоко (скоропортящийся).

Самый высокий уровень классификации — это «Segment», соответствующий конкретной отрасли.  Например, пакеты молока вписываются в сегменты продуктов питания, напитков и табака – код 50000000.

Самый низкий уровень системы классификации продуктов называется атрибутом группы. Атрибут описывает продукт более подробно. Например, вы можете указать, является ли молоко животного происхождения (коровье, козье и т. д.), или молоко не является продуктом животного происхождения (соевое, рисовое и т. д.).
Например:

В Глобальной базе данных продуктов Verified by GS1 одним из семи обязательных атрибутов продукта является значение кода “Brick”, полученного из классификатора GPC. “Brick” является основным кодом в функции поиска EXPLORE.

Чтобы облегчить процесс классификации продуктов разработан браузер GPC , в котором можно выбрать желаемый язык.

Браузер GPC

Браузер GPC позволяет просматривать все компоненты (сегмент, семья, класс, группа и атрибут) опубликованных схем GPC.

Подробнее о классификаторе GPC   или на сайте GS1 Moldova

ОКПД 2 ОК 034-2014 КПЕС 2008 Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности



ОКПД 2 ОК 034-2014 КПЕС 2008 Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности 
Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности (ОКПД 2) входит в состав национальной системы стандартизации Российской Федерации. Классификатор ОК 034-2014 КПЕС 2008 представляет собой древовидную структуру кодов ОКПД2 продукции, построенных по иерархическому принципу. Классификатор ОКПД2 используется для решения проблем каталогизации при сертификации однородных групп продукции, построенных на основе группировок кодов ОКПД2. Каждый код ОКПД2 содержит 2-9 цифр вида XX.XX.XX.XXX Классификатор ОК 034-2014 имеет восьмиступенчатую иерархическую классификацию. Первую ступень кода ОКПД2 составляют разделы классификатора КПЕС 2008 имеющие буквенное обозначение (A, B и т.д.), затем идут классы классификатора ОКПД 2 XX, далее подклассы XX. X, группы XX.XX, подгруппы кода ОКПД XX.XX.X, виды XX.XX.XX, категории XX.XX.XX.XX0 и, наконец, подкатегории XX.XX.XX.XXX Соответствие кодовых обозначений ОКПД 2 и КПЕС 2008 между вторым и третьим, четвертым и пятым знаками кода ОКПД 2 обеспечивается разделителем - точкой. Дополнительные уровни ОКПД 2 по сравнению с КПЕС 2008 разделяются точкой между шестым и седьмым знаками кода ОКПД. В случаях отсутствия деление вида на категории, 7-9 знаки кода ОКПД 2 имеют нулевое значение.

Поиск по классификатору ОКПД 2

Классификатор ОКПД 2 ОК 034-2014 КПЕС 2008

  • Раздел A ПРОДУКЦИЯ СЕЛЬСКОГО, ЛЕСНОГО И РЫБНОГО ХОЗЯЙСТВА
  • Раздел B ПРОДУКЦИЯ ГОРНОДОБЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВ
  • Раздел C ПРОДУКЦИЯ ОБРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВ
  • Раздел D ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ, ГАЗ, ПАР И КОНДИЦИОНИРОВАНИЕ ВОЗДУХА
  • Раздел E ВОДОСНАБЖЕНИЕ; ВОДООТВЕДЕНИЕ, УСЛУГИ ПО УДАЛЕНИЮ И РЕКУЛЬТИВАЦИИ ОТХОДОВ
  • Раздел F СООРУЖЕНИЯ И СТРОИТЕЛЬНЫЕ РАБОТЫ
  • Раздел G УСЛУГИ ПО ОПТОВОЙ И РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ; УСЛУГИ ПО РЕМОНТУ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ И МОТОЦИКЛОВ
  • Раздел H УСЛУГИ ТРАНСПОРТА И СКЛАДСКОГО ХОЗЯЙСТВА
  • Раздел I УСЛУГИ ГОСТИНИЧНОГО ХОЗЯЙСТВА И ОБЩЕСТВЕННОГО ПИТАНИЯ
  • Раздел J УСЛУГИ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИИ И СВЯЗИ
  • Раздел K УСЛУГИ ФИНАНСОВЫЕ И СТРАХОВЫЕ
  • Раздел L УСЛУГИ, СВЯЗАННЫЕ С НЕДВИЖИМЫМ ИМУЩЕСТВОМ
  • Раздел M УСЛУГИ, СВЯЗАННЫЕ С НАУЧНОЙ, ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ И ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ
  • Раздел N УСЛУГИ АДМИНИСТРАТИВНЫЕ И ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ
  • Раздел O УСЛУГИ В СФЕРЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ И ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВОЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ; УСЛУГИ ПО ОБЯЗАТЕЛЬНОМУ СОЦИАЛЬНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ
  • Раздел P УСЛУГИ В ОБЛАСТИ ОБРАЗОВАНИЯ
  • Раздел Q УСЛУГИ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И СОЦИАЛЬНЫЕ УСЛУГИ
  • Раздел R УСЛУГИ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВА, РАЗВЛЕЧЕНИЙ, ОТДЫХА И СПОРТА
  • Раздел S УСЛУГИ ОБЩЕСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ; ПРОЧИЕ УСЛУГИ ДЛЯ НАСЕЛЕНИЯ
  • Раздел T ТОВАРЫ И УСЛУГИ РАЗЛИЧНЫЕ, ПРОИЗВОДИМЫЕ ДОМАШНИМИ ХОЗЯЙСТВАМИ ДЛЯ СОБСТВЕННОГО ПОТРЕБЛЕНИЯ, ВКЛЮЧАЯ УСЛУГИ РАБОТОДАТЕЛЯ ДЛЯ ДОМАШНЕГО ПЕРСОНАЛА
  • Раздел U УСЛУГИ, ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫЕ ЭКСТЕРРИТОРИАЛЬНЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ И ОРГАНАМИ
 

Классификатор ОКВЭД / 15 / Производство пищевых продуктов, включая напитки

15 Производство пищевых продуктов, включая напитки
15. 1 Производство мяса и мясопродуктов
15.11 Производство мяса
15.11.01 Производство мяса и пищевых субпродуктов крупного рогатого скота, свиней, овец, коз, животных семейства лошадиных
15.11.02 Производство щипаной шерсти, сырых шкур и кож крупного рогатого скота, животных семейства лошадиных, овец, коз и свиней
15.11.03 Производство пищевых животных жиров
15.11.04 Производство непищевых субпродуктов
15.11.1 Производство мяса и пищевых субпродуктов крупного рогатого скота, свиней, овец, коз, животных семейства лошадиных
15. 11.2 Производство щипаной шерсти, сырых шкур и кож крупного рогатого скота, животных семейства лошадиных, овец, коз и свиней
15.11.3 Производство пищевых животных жиров
15.11.4 Производство непищевых субпродуктов
15.12 Производство мяса сельскохозяйственной птицы и кроликов
15.12.01 Производство мяса и пищевых субпродуктов сельскохозяйственной птицы и кроликов
15.12.02 Производство пера и пуха
15.12.1 Производство мяса и пищевых субпродуктов сельскохозяйственной птицы и кроликов
15. 12.2 Производство пера и пуха
15.13 Производство продуктов из мяса и мяса птицы
15.13.1 Производство готовых и консервированных продуктов из мяса, мяса птицы, мясных субпродуктов и крови животных
15.13.9 Предоставление услуг по тепловой обработке и прочим способам переработки мясных продуктов
15.2 Переработка и консервирование рыбо- и морепродуктов
15.20 Переработка и консервирование рыбо- и морепродуктов
15.3 Переработка и консервирование картофеля, фруктов и овощей
15. 31 Переработка и консервирование картофеля
15.32 Производство фруктовых и овощных соков
15.33 Переработка и консервирование фруктов и овощей, не включенных в другие группировки
15.33.1 Переработка и консервирование овощей
15.33.2 Переработка и консервирование фруктов и орехов
15.33.9 Предоставление услуг по тепловой обработке и прочим способам подготовки овощей и фруктов для консервирования
15.4 Производство растительных и животных масел и жиров
15. 41 Производство неочищенных масел и жиров
15.41.1 Производство технических животных жиров, рыбьего жира и жиров морских млекопитающих
15.41.2 Производство неочищенных растительных масел
15.42 Производство рафинированных масел и жиров
15.42.1 Производство растительных рафинированных масел и жиров
15.42.2 Производство растительного воска, кроме триглицеридов
15.43 Производство маргариновой продукции
15. 43.1 Производство маргарина
15.43.2 Производство комбинированных жиров
15.5 Производство молочных продуктов
15.51 Переработка молока и производство сыра
15.51.1 Производство цельномолочной продукции
15.51.11 Производство обработанного жидкого молока
15.51.12 Производство сметаны и жидких сливок
15.51.13 Производство кисломолочной продукции
15. 51.14 Производство творога и сырково–творожных изделий
15.51.2 Производство молока, сливок и других молочных продуктов в твердых формах
15.51.3 Производство коровьего масла
15.51.4 Производство сыра
15.51.5 Производство сгущенных молочных продуктов и молочных продуктов, не включенных в другие группировки
15.52 Производство мороженого
15.6 Производство продуктов мукомольно–крупяной промышленности, крахмалов и крахмалопродуктов
15. 61 Производство продуктов мукомольно–крупяной промышленности
15.61.1 Производство обработанного риса
15.61.2 Производство муки из зерновых и растительных культур и готовых мучных смесей и теста для выпечки
15.61.3 Производство крупы, муки грубого помола, гранул и прочих продуктов из зерновых культур
15.62.1 Производство кукурузного масла
15.62.2 Производство крахмала и крахмалопродуктов; производство сахаров и сахарных сиропов, не включенных в другие группировки
15.71.1 Производство готовых кормов (смешанных и несмешанных) для животных, содержащихся на фермах
15. 71.2 Производство кормового микробиологического белка, премиксов, кормовых витаминов, антибиотиков, аминокислот и ферментов
15.84.1 Производство какао
15.84.2 Производство шоколада и сахаристых кондитерских изделий
15.89.1 Производство готовых к употреблению пищевых продуктов и заготовок для их приготовления, не включенных в другие группировки
15.89.2 Производство растительных соков и экстрактов, пептических веществ, растительных клеев и загустителей
15.89.3 Производство пищевых ферментов
15.98.1 Производство минеральных вод
15. 98.2 Производство безалкогольных напитков, кроме минеральных вод

Как легко классифицировать пищу с помощью глубокого обучения и Tensorflow

Подробное руководство по созданию моделей глубокого обучения для классификации с несколькими метками.

К настоящему времени вы уже слышали о сверточных нейронных сетях (CNN) и их эффективности при классификации изображений. Точность CNN в классификации изображений весьма примечательна, а ее реальные приложения через API - весьма обширны.

Примеры классификации, локализации, обнаружения объектов и сегментации экземпляров.(Источник)

Но иногда этот метод может быть неадекватным. Изображение может представлять несколько атрибутов. Например, все следующие теги действительны для изображения ниже. Простой классификатор запутается в том, какую метку предоставить в таком сценарии.

Изображение с несколькими возможными правильными метками. (Источник)

Эта проблема известна как , классификация нескольких меток .

Почему мульти-маркировочная классификация?

Во многих приложениях необходимо назначать несколько атрибутов изображению.Фактически, более естественно думать, что изображения принадлежат нескольким классам, а не одному классу. Ниже приведены некоторые применения классификации нескольких этикеток.

1. Понимание сцены

Классификация по нескольким меткам позволяет легко вычислить априор для сложных алгоритмов понимания сцены. Определение различных возможных тегов для изображения может помочь алгоритму понимания сцены создать несколько ярких описаний для изображения.

Для сцены можно создать несколько описаний на основе меток, идентифицированных на изображении.(Источник)

2. Поиск на основе содержимого

Теги с несколькими метками могут расширить возможности поисковых систем для получения очень конкретных запросов по данному продукту. Например, мы могли бы предоставить несколько тегов для изображения фотомодели в фирменной одежде. Поисковая система может получить этот результат при поиске любого из тегов. Механизм Multi Label Classification может автоматически создавать базу данных для поисковой системы.

Поиск изображений на основе содержимого в действии. Классификатор Multi Label выполняет функцию модуля Feature Extraction на приведенной выше блок-схеме.(Источник)

Кроме того, мы можем использовать теги, чтобы рекомендовать похожие продукты на основе активности или предпочтений пользователя. Например, вы можете порекомендовать похожие песни или фильмы в зависимости от активности пользователя. Классификатор с несколькими метками может использоваться для автоматического индексирования таких песен и фильмов.

Как работает классификация этикеток?

Если вы знакомы с алгоритмами машинного обучения для классификации, некоторых незначительных модификаций достаточно, чтобы тот же алгоритм работал для задачи с несколькими метками.В любом случае, давайте сделаем небольшой обзор того, как работает классификация и как ее можно расширить до сценария с несколькими метками. В оставшейся части этого блога мы сосредоточимся на реализации того же самого для изображений.

Классификация по одной метке

Нейронные сети являются одними из самых мощных (и популярных) алгоритмов, используемых для классификации. Они принимают входные данные в виде вектора, выполняют некоторые вычисления и затем создают выходной вектор. Затем выходной вектор сравнивается с наземными метками истинности, и процесс вычислений настраивается (т.е. обучены) для получения лучших результатов. Для обучения нейронной сети мы вводим наши входные данные в виде векторов признаков, которые представляют важную суть данных.

Многослойный персептрон. (Источник)

Вы могли заметить одно препятствие - это проблема кодирования изображений в вектор признаков. Для этого используются сверточные нейронные сети (CNN). Свертки извлекают важные элементы из изображений и преобразуют их в векторное представление для дальнейшей обработки. Остальная часть обработки в CNN аналогична обработке многослойного перцептрона.Вкратце, так выполняется классификация по одной метке.

Сверточная нейронная сеть. (Источник)

Multi Label Classification

Теперь, как нам адаптировать эту модель для Multi Label Classification? Есть несколько способов сделать то же самое.

Метод 1 - Преобразование задачи

В этом случае мы преобразуем задачу с несколькими метками в задачу с несколькими классами. Один из способов сделать это - обучить отдельный классификатор для каждой метки. У этого метода есть очевидная обратная сторона - обучение слишком большого количества классификаторов.Это также игнорирует возможную корреляцию между каждой меткой.

Другой метод заключается в кодировании каждой возможной комбинации меток как отдельного класса, тем самым создавая набор мощности меток. Этот метод хорошо работает для небольшого количества комбинаций этикеток, но их трудно масштабировать для большого количества комбинаций этикеток. Всего для 10 этикеток мы получили бы набор мощности размером 1024 (2 в степени 10)!

Метод 2 - Адаптация алгоритма

Иногда внесения некоторых незначительных изменений в алгоритм было бы достаточно для решения проблемы классификации нескольких меток.Например, в случае нейронной сети мы можем заменить последний слой softmax сигмоидальным слоем, а затем использовать двоичную кросс-энтропию для оптимизации модели.

Очевидно, что существует множество стратегий, которые можно изучить. Часто одна стратегия может не работать лучше всего для всех типов данных и, следовательно, требует множества экспериментов.

Multi Label Food Classification

Теория звучит хорошо, но как ее реализовать? В этом разделе мы создадим наш собственный алгоритм Multi Label Food Classification с использованием Keras (с бэкэндом TensorFlow).Мы изменим простую модель CNN, чтобы включить классификацию по нескольким меткам. Затем мы проведем сравнение с Nanonets Multi Label Classification API.

Весь код доступен на GitHub здесь. Вы можете следить за репозиторием GitHub, чтобы получить подробное руководство по репликации экспериментов.

Описание проблемы

Давайте поработаем над возможным практическим применением Multi Label Classification. Для данного продукта питания мы хотели бы определить возможные теги для изображения. Например, для изображения торта мы хотели бы, чтобы наша модель предоставляла такие теги, как «углеводы» и «десерт».

Образцы изображений и их соответствующие теги.

Такая модель чрезвычайно полезна для поиска на основе содержимого для предприятий пищевой промышленности. Например, мы можем создать автоматизированное диетическое плоское приложение на основе требований пользователя и извлекать соответствующие изображения и рецепты для соответствующих продуктов питания.

Часть 1 - Сбор данных

Первым шагом является сбор и очистка данных. Я взял около 2000 изображений из набора данных Recipes5k и изменил их размер до размера 224 x 224.В исходном наборе данных были аннотации ингредиентов продукта питания. Однако было более 1000 возможных ингредиентов (то есть меток), и это привело бы к созданию очень разреженных векторов меток. Поэтому я создал свой собственный набор аннотаций для тех же изображений.

В нашем случае изображение может иметь не более 10 возможных меток. Список этикеток: [«Супы», «Основное блюдо», «Закуска», «Десерт», «Белок», «Жиры», «Углеводы», «Здоровый», «Мусор», «Мясо»]. Чтобы закодировать метки в формате, который может использоваться нейронной сетью, мы создаем 10-мерный вектор, такой, что есть «1», если метка присутствует в изображении, и «0», если метка отсутствует.

Чтобы упростить процесс аннотации, я сделал несколько смелых предположений, например: «Все изображения торта - это десерты и содержат углеводы». Это значительно упростило процесс аннотации, и я написал простую функцию Python, которая взяла на себя большую часть тяжелой работы. Хотя эта стратегия упрощает процесс, она может создавать некоторые зашумленные аннотации (т. Е. Немного неправильные) и влиять на окончательную точность. Тем не менее, для этого игрушечного эксперимента мы действуем как таковые. Ниже показан образец аннотации к изображению торта и его этикетка.

Образец изображения и его векторный формат.

Очевидно, мы ограничены количеством имеющихся данных. Чтобы улучшить обучающие возможности нашей CNN, мы можем выполнять обучение по увеличению и передаче данных.

Часть 2 - Построение модели

Мы определим модель с помощью Keras следующим образом. Модель ниже - это предварительно обученный ResNet-50 с двумя слоями Dense в конце. Обратите внимание, что мы использовали активацию sigmoid , а не softmax для плотного слоя.

  clear_session ()
img = Вход (shape = (224, 224, 3))
модель = ResNet50 (
    weights = 'imagenet', include_top = False,
    input_tensor = img, input_shape = None, pooling = 'avg')
final_layer = model.layers [-1] .output
Thick_layer_1 = Плотный (128, активация = 'relu') (final_layer)
output_layer = Плотный (10, активация = 'сигмоид') (плотный_слой_1)
model = Модель (input = img, output = output_layer)
# Мы будем использовать функцию потерь двоичной кросс-энтропии. Вычислять
# точность модели, мы используем оценку F1, усредненную
# выборки (или аналогичные) в качестве метрики.model.compile (
optimizer = 'adam', metrics = ['precision'], loss = 'binary_crossentropy')
  

Часть 3 - Обучение

Данные были разделены на наборы для обучения, проверки и тестирования. Перед подачей в CNN данные нормализуются по каналам. Поскольку наш набор данных относительно невелик, мы можем напрямую использовать model.fit () для обучения нашей модели. Это показано в следующем фрагменте кода:

  model.fit (
trainX, trainY, batch_size = 32, эпохи = 50,
validation_data = (valX, valY))
  

Часть 4 - Вывод

Теперь, когда у нас есть обученная модель, мы можем визуализировать ее производительность с помощью модели .Предсказать () . Это выведет массив, каждый элемент которого представляет вероятность тега (или метки). Мы можем получить двоичный вектор, округлив предсказанный массив так, что 1 означает наличие тега, а 0 означает отсутствие тега. Мы можем использовать этот двоичный вектор для декодирования предсказанных тегов, как показано на изображении ниже.

Декодирование выходных данных нейронной сети

Для анализа производительности мы повторяем эксперимент с различными моделями, предварительно обученными на наборе данных ImageNet.В целом, были использованы следующие предварительно обученные модели:

  • ResNet-50
  • DenseNet-121
  • Xception
  • MobileNet

Ознакомьтесь с этим специализированным репозиторием Github, чтобы ознакомиться с полным кодом.

Это было здорово! Но…

Приведенный выше пример работает довольно хорошо. Но есть некоторые проблемы:

  • Как упоминалось ранее, существует несколько стратегий для выполнения классификации по нескольким меткам. Требуется много экспериментов.
  • Необходимо выполнить поиск гиперпараметров для оптимизации производительности.
  • Необходимо вручную обрабатывать обучение передачи и увеличение данных.
  • Требуется мощный графический процессор и много времени на обучение.
  • Потребуется дополнительное время и усилия (и навыки), чтобы запустить эту модель в производство.

Вышеупомянутые проблемы серьезно ограничивают возможность быстрого развертывания таких моделей. К счастью, есть простая альтернатива.

Нанесите на помощь!

Nanonets предоставляет простой в использовании API для обучения классификатора Multi Label.Он берет на себя всю тяжелую работу, включая расширение данных, обучение передаче и поиск гиперпараметров на своих кластерах графических процессоров. Он делает все это в течение часа и предоставляет REST API для интеграции модели с вашими сервисами. При необходимости они также предоставляют услуги аннотации.

Начать работу с Nanonets API довольно просто. В этом разделе дается обзор шагов, необходимых для настройки API для проведения того же эксперимента по классификации продуктов с несколькими этикетками.Более подробный набор инструкций можно найти в репозитории GitHub здесь.

Часть 1 - Настройка

Клонируйте репозиторий GitHub. Получите бесплатный ключ API от Nanonets, установите соответствующие переменные среды и запустите create_model.py , как описано в репозитории.

Примечание: в create_model.py мы должны указать список возможных ярлыков (в нашем случае 10 категорий продуктов). Я уже указал метки в коде, чтобы вы могли напрямую выполнить вышеуказанный шаг.Если вы используете его для любого другого приложения, отредактируйте список возможных меток внутри этого файла.

Часть 2 - Загрузка набора данных

Nanonets требует, чтобы набор данных был предоставлен в следующей структуре каталогов:

-multilabel_data
| -ImageSets
| | -image1.jpg
| | -image2.jpg
| -Аннотации
| | -image1.txt
| | -image2.txt

Я уже создал набор данных в этом формате и предоставил ссылку для загрузки (и некоторые инструкции) в репозитории GitHub.При запуске upload_training.py данные автоматически передаются в Nanonets.

Часть 3 - Обучение и вывод

После загрузки набора данных вы можете выполнить train_model.py , чтобы начать процесс обучения. Сценарий model_state.py будет держать вас в курсе текущего состояния модели. Вы также можете проверить статус вашей модели на своей пользовательской странице в Nanonets, как показано ниже.

Статус вашей модели в Nanonets

. После обучения вашей модели вы можете выполнить прогноз .py использовать развернутую модель! Вы также можете просмотреть образец вывода JSON со своей пользовательской страницы, как показано ниже.

Пример ответа JSON, показанный Nanonets.

Performance

Давайте сначала проведем элементарный анализ времени обучения различных моделей Keras. Время тренировки для 100 эпох в минутах показано на гистограмме ниже.

MobileNet является самым быстрым в обучении благодаря своей эффективной архитектуре. Неудивительно, что сеть Xception занимает много времени, так как это самая сложная сеть среди сравниваемых нами.

Время обучения в минутах.

Обратите внимание, что время обучения не учитывает времени, затраченного на поиск гиперпараметров, настройку модели и развертывание модели. Эти факторы значительно увеличивают время, необходимое для перевода модели в производство. Тем не менее, Nanonets предоставила готовую модель в течение 30 минут, даже с учетом всех вышеперечисленных факторов.

Без сомнения, Nanonets тренировались быстрее, чем модели Keras. Но как это влияет на производительность? Ниже мы отображаем оценку F1, полученную с помощью различных моделей Keras и Nanonets.

F1 Оценка различных моделей.

Nanonets явно имеет более высокий балл, чем модели Keras. Удивительно, но модель MobileNet почти наверстала упущенное. Благодаря своей архитектуре с эффективными параметрами, он может лучше смягчать переоснащение по сравнению с другими моделями Keras. Относительно более низкая оценка всех моделей может быть связана либо со сложностью и ограниченным размером набора данных, либо с зашумленными аннотациями. Позвольте сделать также визуальное наблюдение за выходом.

Прогнозируемые и фактические метки

Похоже, наше обучение прошло довольно успешно! Используя больший набор данных, мы могли бы добиться большей производительности.Вы также можете продолжить эксперименты, используя различные наборы данных для других инновационных приложений, применяя концепции, описанные выше.

Лень кодировать? не хотите тратиться на графические процессоры? Перейдите в Nanonets и начните создавать свои собственные модели классификации с несколькими этикетками бесплатно!

Классификация продуктов питания

· Темы GitHub · Классификация продуктов питания GitHub

· Темы GitHub · GitHub

Здесь 82 публичных репозитория в соответствии с этой темой...

Классификация пищевых продуктов с глубоким обучением в Keras / Tensorflow

  • Обновлено 22 марта 2017 г.
  • Блокнот Jupyter

изображение еды для рецепта с глубокими сверточными нейронными сетями.

  • Обновлено 31 марта 2021 г.
  • Блокнот Jupyter

Обнаружение продуктов питания и рекомендации с помощью глубокого обучения

  • Обновлено 30 марта 2020 г.
  • Блокнот Jupyter

Пакет Python для Open Food Facts

  • Обновлено 15 декабря, 2020
  • Python

Модель CoreML, которая классифицирует изображения еды

  • Обновлено 15 февраля 2018 г.
  • Быстрый

📱🏃🍎 Приложение для фитнеса, которое используется для отслеживания данных о вашей физической форме, ежедневного подсчета калорий, приглашения друзей вместе потренироваться и в конечном итоге выздороветь.

  • Обновлено 25 окт.2020 г.
  • Ява

Учебное пособие по созданию и развертыванию мобильного классификатора глубокого обучения для продуктов питания

  • Обновлено 30 марта 2021 г.
  • Машинопись

Распознавание еды с использованием API Calorie Mama AI

  • Обновлено 25 декабря 2017 г.
  • Ява

Этот репозиторий содержит набор данных и исходный код для классификации категорий продуктов питания по изображениям блюд.

  • Обновлено 9 декабря, 2020
  • Python
  • Обновлено 9 марта 2021 г.
  • JavaScript

Модель встраивания изображений еды с открытым исходным кодом

  • Обновлено 10 декабря 2017 г.
  • Python

Классификация продуктов питания с использованием глубокого обучения

  • Обновлено 12 янв.2021 г.
  • Блокнот Jupyter
Калькулятор Nutri-Score

- цель проекта - предоставить простую библиотеку, которая может рассчитывать Nutri-Score.

  • Обновлено 11 декабря, 2020
  • JavaScript

Это обычное приложение для определения продуктов питания, которое дает вам представление о достижении ваших целей по калориям по сравнению с едой, которую вы едите

  • Обновлено 14 сен.2019
  • Python

Двоичная сеть для распознавания изображений еды (Keras tensorflow)

и ссылка на набор данных для кенийского документа по обнаружению пищевых продуктов, принятого в качестве документа на семинаре MADiMA 2019 в рамках конференции ACM MM 2019.

  • Обновлено 27 сен 2020
  • Python

Сверточная нейронная сеть для распознавания пищевых продуктов

  • Обновлено 26 марта 2020 г.
  • Python

Программа на питоне, использующая обученный ИИ для распознавания еды на изображениях.

  • Обновлено 18 марта 2021 г.
  • Python

Этот репозиторий содержит ipynb для проекта глубокого обучения визуальной классификации категорий продуктов питания

  • Обновлено 12 июл.2019 г.
  • Блокнот Jupyter

Приложение Django для генерации пищевых ингредиентов из изображения еды с использованием настроенного ResNet50

  • Обновлено 13 нояб.2020 г.
  • Блокнот Jupyter

Android-приложение FOoD Decider, встроенное в котлин.

  • Обновлено 10 июня 2018 г.
  • Котлин
  • Обновлено 30 марта 2021 г.
  • Python

Система, которая принимает изображения продуктов питания в качестве входных данных, автоматически распознает продукты питания и выдает сведения о питательных веществах в качестве выходных данных.

  • Обновлено 16 сен 2020
  • Блокнот Jupyter

Домашний помощник по управлению питанием для Google Assistant или облачный сервис преобразования речи в текст

  • Обновлено 20 янв.2020 г.
  • Python

Сервер классификатора изображений еды, построенный с использованием Tensorflow.js и Express.js

  • Обновлено 11 окт.2020 г.
  • JavaScript

Общее пространство для работы над открытым стандартом в отношении данных, связанных с пищевыми продуктами и пищевыми продуктами, которое началось как проект Foodtree.

Внутренний репозиторий для проекта таксономии пищевых продуктов foodo.Это проект пяти студентов ТУМ курса: Future Business Labs (IN2106, IN2128, IN212807)

  • Обновлено 25 августа 2019 г.
  • JavaScript

Пример распознавания еды Android с использованием Calorie Mama AI API

  • Обновлено 22 июня 2017 г.
  • Ява

Веб-приложение, которое принимает пользовательский ввод изображения еды и выводит классификацию изображения

  • Обновлено 3 февраля 2021 г.
  • Блокнот Jupyter

Capstone project - сотрудничал с Plated.com

  • Обновлено 18 декабря 2018 г.
  • Блокнот Jupyter

Улучшить эту страницу

Добавьте описание, изображение и ссылки на пищевая классификация страницу темы, чтобы разработчикам было легче узнать о ней.

Куратор этой темы

Добавьте эту тему в свое репо

Чтобы связать ваш репозиторий с пищевая классификация тема, посетите целевую страницу репо и выберите «управлять темами».

Учить больше

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Саймон Бедфорд

Машинное обучение и классификация пищевых продуктов

В период с апреля по октябрь этого года я прошел интенсивный курс по науке о данных, проводимый Springboard, и мой проект заключительного этапа включал попытку обучить алгоритм машинного обучения для правильной классификации изображений блюд с едой.

Цель этой публикации - попытаться объяснить некоторые из лежащих в основе моделей и результатов относительно нетехническим способом.

1. Мотивация проекта
2. Проблема и определение успеха
3. Общий подход и данные
4. Традиционное машинное обучение: алгоритмы
5. Традиционное машинное обучение: особенности
6. Глубокое обучение и нейронные сети
7. Результаты
8. Визуализация сети
9. Резюме

1. Мотивация

Возможно, первый вопрос может заключаться в том, почему вас волнует классификация продуктов питания?

Дело в том, что классификация продуктов питания - это всего лишь средство для достижения цели; Я хотел узнать больше о методах компьютерного зрения, но для этого мне нужно было поработать над серьезной проблемой.Я выбрал классификацию продуктов, потому что она позволяет мне применять полученные знания в одном из моих любимых занятий: еде и приготовлении пищи.

Тем не менее, это не просто игрушечная проблема. Есть много потенциальных приложений для успешного алгоритма классификации пищевых продуктов. Например, когда люди ищут рецепты, теперь довольно часто обращаются к веб-сайтам и приложениям, чтобы найти контент, связанный с едой. Одно очень простое приложение может быть для поиска и извлечения рецептов с использованием изображения блюда, например того, что вы пробовали во время путешествия, но имя которого вы теперь забыли.

В качестве другого примера, уже есть исследователи, работающие над классификацией пищевых продуктов, привязанной к данным о пищевых калориях, чтобы помочь людям легко вести дневник питания и подсчет калорий, что, возможно, позволит им лучше контролировать потребление пищи и придерживаться диеты.

Однако это все, что я скажу о приложениях, поскольку настоящая цель состоит в том, чтобы лучше понять методы, лежащие в основе машинного обучения, в частности, применительно к классификации изображений.

2.Проблема и определение успеха

Я уже намекнул на проблему, но будет полезно сделать ее более формальной.

В частности, мы столкнулись с проблемой классификации. Учитывая набор изображений различных типов еды, мы хотим найти алгоритм, который может «показать» изображение и правильно отнести его к одной из заранее определенных категорий.

Следует отметить несколько важных моментов, связанных с этим типом проблем:

  1. Категории предопределены и фиксированы; алгоритм будет способен только отнести изображение к «известной» категории или классу.Он не сможет определять новые категории продуктов на лету.
  2. Мы ограничиваем проблему идентификации отдельных категорий для каждого изображения, или, другими словами, алгоритм должен решить, относится ли изображение к пицце или стейку и т. Д. Существуют методы компьютерного зрения для идентификации нескольких объектов на одном изображении, однако они выходят за рамки объем этого проекта.

Определение успеха

Еще кое-что, что следует определить заранее, - это определение успеха: как оценивать производительность разных алгоритмов?

Одним из очень простых показателей может быть коэффициент классификации, то есть общее количество правильных прогнозов, деленное на общее количество сделанных прогнозов.

Хотя этот показатель позволяет измерить успешность прогнозирования, этот показатель не совсем отражает все тонкости классификации. Вместо этого мы будем использовать показатель, называемый F1-оценкой, проиллюстрированный на следующем простом примере.

Рассмотрим сокращенную версию задачи, относящуюся к категории изображений «Пицца» или «Не пицца». Обычно, когда «показывают» изображение, алгоритм выводит вероятности для каждого результата, а не окончательный ответ.

Например, для нового изображения алгоритм может вывести:

  • Пицца : вероятность = 0.6
  • Not Pizza : Probability = 0,4

Чтобы преобразовать эти вероятности в прогноз, мы должны установить пороговое значение вероятности для пиццы, при этом любая оценка выше этого порога является прогнозом для пиццы, а любая оценка ниже становится не для пиццы. В этом примере, если мы установим порог на 0,5, то изображение будет классифицировано как Пицца (как 0,6> 0,5).

Теперь представьте, что мы показываем 100 изображений алгоритму классификации и суммируем полученные прогнозы в таблице (обычно называемой матрицей неточности).

Прогнозируемая категория
Пицца Не Пицца
Актуальная категория Пицца Истинно положительный Ложноотрицательный
Not Pizza
Ложноположительный Истинно Отрицательный

Строки представляют Истинную категорию изображений, а столбцы - Прогнозируемую категорию.Эти результаты можно резюмировать следующим образом:

  • Истинные положительные моменты: верхний левый угол; изображения Пиццы правильно классифицированы как Пицца.
  • Ложноотрицательные: верхний правый угол; изображения пиццы, ошибочно отнесенной к категории Not Pizza.
  • Ложные срабатывания: нижний левый угол; изображения, не относящиеся к категории "Пицца", неправильно отнесены к категории "Пицца".
  • True Negatives: нижний правый угол; изображения, не относящиеся к пицце, правильно классифицируются как не пицца.

Теперь мы можем определить две метрики.

$$ Точность = \ frac {True \ Positives} {True \ Positives + False \ Positives} $$

$$ Recall = \ frac {True \ Positives} {True \ Positives + False \ Negatives} $$

Один из способов подумать о точности - это то, что она измеряет среди всех изображений, которые должны быть пиццей, какая пропорция на самом деле является пиццей. В некотором смысле это говорит нам о том, насколько шумны наши прогнозы по пицце или насколько алгоритм путает другие виды еды с пиццей.

«Напоминание аналогичным образом» спрашивает, какая часть из всех истинных изображений пиццы была правильно идентифицирована как пицца.Это показатель того, насколько хорошо алгоритм правильно определяет изображения пиццы и помещает их в нужную категорию.

Оказывается, изменяя упомянутый выше порог классификации вероятности, вы можете настроить оценки точности и отзыва для алгоритма классификации.

Предположим, например, что вы хотите максимизировать точность; на практике это означает минимизацию ложных срабатываний или, другими словами, требование к алгоритму вывода Пиццы только в том случае, если он очень уверен, что изображение представляет собой Пиццу.Чтобы достичь этого, вы можете увеличить пороговую вероятность, тем самым гарантируя, что прогнозы Pizza будут сделаны только тогда, когда вероятность высока для Pizza.

Точно так же, уменьшив порог вероятности, вы можете заставить алгоритм классифицировать изображения как пиццу, даже если его достоверность низкая, тем самым минимизируя ложноотрицательные результаты и приводя к более высокому отзыву. Это может быть важно в других приложениях, например, при использовании машинного обучения для обнаружения раковых клеток, где стоимость ложноотрицательных результатов выше, чем стоимость ложных срабатываний.

Хотя для измерения производительности алгоритма можно использовать либо Precision, либо Recall, в конечном итоге оба важны. Таким образом, мы определяем оценку F1 как:

.

$$ F1 = \ frac {2 \ * \ Precision \ * Recall} {Precision + Recall} $$

Это конкретное определение дает равный вес как точности, так и отзыву, однако можно адаптировать формулу, чтобы придать больший вес одному или другому. F1 измеряется по шкале от 0 до 1, где 1 является наилучшей возможной оценкой.

3. Общий подход и данные

Теперь у нас есть определение проблемы:

Найдите алгоритм, который может принимать изображение в качестве входных данных и выводить прогноз для категории еды, содержащейся на изображении

, а также показатель успеха - оценка F1.

Один из способов решения этой проблемы - попытаться вручную создать список правил, чтобы различать разные виды еды. Например, если вы хотите различать изображения яблок и бананов, вы можете попытаться построить правила, учитывающие форму, размер, цвет и т. Д.

Однако, как мы знаем из опыта, яблоки могут быть самых разных цветов, бананы - самой разной формы и т. Д., Поэтому разработка исчерпывающего набора правил может довольно быстро стать непосильной задачей. Проблема усугубляется, когда мы смотрим на сложные пищевые блюда, а не на отдельные ингредиенты.

По этой причине, вместо того, чтобы использовать этот подход, основанный на правилах, мы обращаемся к области под названием Машинное обучение.

Машинное обучение

Артур Сэмюэл, пионер в этой области, определил машинное обучение как:

«Область обучения, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования»

В основе машинного обучения лежат алгоритмы, которые могут построить внутреннее представление или модель некоторых данных без необходимости явно программировать модель самостоятельно.

Такие алгоритмы могут затем использовать эту внутреннюю модель для прогнозирования новых точек данных.

Мы сконцентрируемся на особом типе машинного обучения, называемом обучением с учителем.

Обучение с учителем

В контролируемом обучении мы начинаем с соответствующего набора данных, которые уже были классифицированы по различным интересующим категориям. В конкретном случае этого проекта это означает, что кто-то просмотрел каждое изображение в наборе данных и вручную прикрепил метку к каждому изображению.

Эти помеченные данные затем используются в течение периода обучения, в котором мы «показываем» каждое изображение алгоритму вместе с правильным ответом, и алгоритм пытается использовать эту информацию для построения обобщенной модели, которая может точно отображать входные данные (обучающее изображение данные) к выходам (прогнозы категорий продуктов питания).

Как будет показано в следующих разделах, особенности внутренней модели сильно различаются между алгоритмами. Более того, когда мы «показываем» изображения алгоритму во время обучения, некоторые алгоритмы используют все изображение, пиксель за пикселем, тогда как другие используют другие типы данных, извлеченных из каждого изображения.

Ключ к контролируемому обучению заключается в том, чтобы иметь данные, в которых вы заранее знаете категории или ответы, и использовать эти ответы, чтобы научить алгоритм делать прогнозы относительно новых данных.

Набор данных

Для этой конкретной задачи нам нужен набор обучающих данных, который состоит из большого количества предварительно категоризированных изображений различных типов еды. Набор данных, с которым мы будем работать, поступает из лаборатории компьютерного зрения ETH Zurich и называется набором данных Food 101.

Этот набор данных состоит из 101 различных категорий продуктов питания, по 1000 изображений в каждой категории, всего 101 000 изображений. Однако общий набор данных слишком велик для практических экспериментов на ноутбуке, поэтому, чтобы уменьшить сложность, мы сосредоточимся на 12 категориях из всего списка:

Свиная отбивная
Лазанья Французские тосты
Гуакамоле Яблочный пирог
Чизкейк
Гамбургер Жареный рис
Морковный торт
Шоколадный торт
Стейк Пицца

Изображения в наборе данных Food-101 имеют смешанное качество.Некоторые из них очень четкие, хорошо освещенные и помещены в рамку на рассматриваемом продукте. Другие, однако, более шумные, плохо освещенные, содержат ненужные предметы и, в некоторых случаях, даже имеют неправильную маркировку. Ниже приведены некоторые примеры изображений как высокого, так и низкого качества:

В некоторых отношениях этот «шум» в данных усложняет проблему, поскольку алгоритм должен будет различать типы продуктов питания, которые не так легко различить, а также правильно определять категории продуктов питания по изображениям, которые значительно различаются с точки зрения освещение и качество изображения.

В то же время это также означает, что если мы сможем обучить классификатор до достаточного уровня точности, то можно ожидать, что его прогнозы будут более надежными при использовании на реальных данных с одинаковым уровнем шума.

Использование данных

Прежде чем перейти к рассмотрению различных типов алгоритмов, важно отметить общую методологию использования данных в задачах контролируемого машинного обучения.

Как уже упоминалось, мы начинаем с набора из 12 000 изображений, поровну разделенных на 12 категорий, однако не все изображения будут использоваться во время обучения.

Вместо этого, прежде чем делать что-либо еще, мы разделим набор данных на два случайных подмножества для целей обучения и тестирования. Данные обучения - это то, что мы покажем алгоритму вместе с соответствующими ответами на этапе обучения. Данные тестирования используются исключительно для оценки того, насколько хорошо данный алгоритм работает на практике.

Это общий шаблон использования данных, применимый к любому контролируемому подходу. Абсолютно важно, чтобы тестовые данные вообще не использовались во время обучения алгоритма, в противном случае любые прогнозы, сделанные на основе этих данных, можно было бы считать `` обманом '', и в конечном итоге мы не узнаем, насколько хорошо алгоритм может работать в реальном мире на ранее невидимых данные.

В идеальном мире, работая над проблемой контролируемого обучения, можно было бы изолировать от 15 до 20% данных для целей тестирования. В действительности, точная стратегия и используемый процент будут зависеть от характера проблемы, а также от фактических доступных данных.

4. Традиционное машинное обучение: алгоритмы

Мы начнем с изучения методов традиционного подхода к машинному обучению, в котором необходимо сделать два ключевых выбора:

  1. Тип алгоритма для обучения и
  2. Тип данных, используемых во время обучения

Существует множество алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать, и мы кратко рассмотрим три примера ниже.

k-Ближайшие соседи

k-Nearest Neighbours (kNN) - это один из простейших алгоритмов контролируемого обучения, который очень прост в использовании, визуализации и понимании.

Базовая методология построения прогнозов:

  1. Найдите k ближайших соседних изображений в наборе обучающих данных
  2. Посмотрите на категорию каждого из этих соседей
  3. Объедините категории для каждого соседа в общий прогноз

В приведенном ниже примере есть две категории: красная и синяя.Учитывая новую точку данных (зеленый треугольник), мы смотрим на 4 ближайших соседа, из которых три красные и только один синий, и поэтому мы классифицируем новую точку как красную.

Некоторые конкретные параметры, которые мы можем определить для алгоритма:

  • Сколько соседей учитывать (значение k)
  • Как определить расстояние между соседями и, следовательно, как определить «ближайших»
  • Как объединить категории для каждого соседа в общий прогноз

Одним из самых больших недостатков алгоритма kNN является то, что тестирование занимает много времени, особенно при использовании большого набора данных.Это связано с тем, что для того, чтобы сделать прогноз, алгоритм должен провести сравнение с каждым отдельным элементом обучающих данных, чтобы найти k-ближайших соседей.

Случайный лес

Чтобы понять случайный лес, нам сначала нужно взглянуть на немного более простую модель, называемую деревом решений.

Деревья решений, вероятно, знакомы многим людям в других контекстах и, скорее всего, распознают общую структуру ветвления, основанную на различных условиях.В контролируемом обучении основная концепция та же самая, то есть попытка построить дерево, ветви которого позволяют нам различать разные категории.

Например, предположим, что мы хотим различать апельсины, яблоки и бананы. Одно очень простое дерево решений может выглядеть примерно так:

Для определенных типов задач деревья решений могут быть очень мощными, а их преимущество заключается в быстроте обучения и тестирования. Однако одна проблема заключается в том, что они имеют тенденцию «переоснащать» данные.Это означает, что модель, которую они создают, имеет тенденцию быть слишком специфичной для точных предоставленных обучающих данных, и модель не может хорошо обобщать при прогнозировании на новых примерах.

Один из способов борьбы с этим переобучением - построить большое количество различных деревьев решений и объединить выходные данные всех деревьев при построении прогнозов. Каждое дерево «выращивается» с использованием немного другой версии обучающих данных, и есть надежда, что каждое дерево создаст немного другую модель, и, таким образом, алгоритм сможет уловить больше нюансов основной проблемы и лучше обобщить для новых данных.

Эта комбинация деревьев решений называется случайным лесом и является примером так называемого «ансамблевого» метода. Случайные леса - очень мощный классификатор, который находит применение во многих областях.

Машина опорных векторов

Последняя модель, которую мы кратко рассмотрим, - это машина опорных векторов.

Очень неформально, машина опорных векторов пытается построить модель, находя линию (или линии), которая разделяет разные категории таким образом, что точки данных разделяются максимально большим промежутком.После того, как эта линия была идентифицирована, прогнозирование - это просто вопрос определения, на какой стороне линии попадает новая точка данных.

Для чуть более технического объяснения мы обратимся к линейной алгебре (не стесняйтесь пропустить следующие несколько абзацев). Предположим, нам даны обучающие данные, в которых каждый пример представлен p разными значениями; в этом случае мы можем рассматривать наши обучающие данные как точки в p-мерном пространстве.

Машина опорных векторов пытается найти p-1-мерную гиперплоскость (в основном обобщение прямой линии до p-1-измерений), которая разделяет, а также максимизирует разрыв между категориями. {2} $ от $ x $.

В этом многомерном пространстве теперь можно найти прямую, разделяющую два класса.

Это пример нелинейной классификации с использованием векторных машин Suport. Некоторыми распространенными преобразованиями в более высокие измерения являются полиномиальные (например, приведенный выше пример, где данные преобразуются в некоторую степень самих себя), а также использование так называемого ядра RBF.

На практике эти преобразования вычисляются с использованием так называемого «трюка с ядром».

Оптимизация алгоритма

Прежде чем двигаться дальше, мы должны сказать кое-что о необходимости оптимизации контролируемого обучения. Для каждой из упомянутых выше моделей есть определенные варианты выбора, которые необходимо сделать в начале, когда модель инициализируется перед обучением.

Например, для алгоритма k-ближайших соседей мы должны выбрать значение k и определение «близости». Для случайных лесов, помимо прочего, нам нужно указать количество деревьев решений, которые будут в лесу.Точно так же для машин опорных векторов необходимо указать ряд параметров.

Эти параметры называются гиперпараметрами, и, как правило, различный выбор параметров может привести к различным результатам для модели с точки зрения прогностической эффективности. Например, алгоритм kNN может делать очень разные прогнозы в зависимости от того, смотрит ли он на ближайших 3 или 10 соседей.

Таким образом, одной из ключевых задач при «обучении» алгоритма машинного обучения является определение значений гиперпараметров, которые дают наилучшие результаты для рассматриваемой проблемы.Это называется настройкой гиперпараметров, а один из наиболее распространенных подходов называется поиском по сетке.

При поиске по сетке мы заранее указываем диапазон значений для каждого гиперпараметра, а затем обучаем и тестируем модель, используя все возможные комбинации этих параметров. Значения, которые дают лучший результат во время обучения (что важно, не используют данные ограниченного тестирования), тогда называются оптимальными параметрами.

5. Традиционное машинное обучение: особенности

Мы рассмотрели несколько примеров распространенных алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать в задачах классификации.Однако для каждого из этих алгоритмов мы также должны выбрать характер данных, которые будут использоваться во время обучения, в надежде создать лучшую прогностическую модель.

В конечном итоге то, что мы ищем, - это наилучшее возможное представление каждой из различных точек данных (в данном случае изображений) с учетом ряда соображений, в том числе:

  1. Представление должно содержать достаточно информации, чтобы можно было группировать примеры из одной категории, а также различать разные категории.
  2. В то же время мы хотим по возможности избежать проблемы переобучения, о которой мы упоминали ранее, то есть мы не хотим предоставлять столько деталей, чтобы модель не могла хорошо обобщить при использовании с новыми данными.

Такие представления данных, которые обычно называют функциями.

Для проблемы классификации изображений нам нужно начать с понимания того, как изображения представлены в цифровом виде. Хотя мы видим изображения визуально, компьютер видит их просто как серию чисел.Чтобы проиллюстрировать это, посмотрите на следующий рисунок, состоящий из сетки из квадратов 16 x 16:

Каждый квадрат представляет один пиксель изображения. Мы можем рассматривать пиксель как основной строительный блок изображений, где каждый пиксель имеет определенный оттенок серого, связанный с ним. Располагая пиксели разных оттенков рядом друг с другом, можно создавать более сложные узоры и формы.

Кроме того, мы можем указать конкретный оттенок серого для данного пикселя, используя одно число, и поэтому изображение выше может быть представлено с использованием матрицы 16 x 16 = 256 чисел.

Теперь посмотрим на похожее изображение, но в цвете:

Здесь принцип тот же, каждый пиксель имеет определенный цвет, однако в этом случае нам нужно три числа, а не одно, чтобы указать цвет. Эти три числа определяют оттенки красного, зеленого и синего, которые комбинируются для получения любого желаемого цвета. (Примечание: существуют альтернативные представления цвета, однако это представление RGB является одним из наиболее распространенных).

Например, пиксели этого цвета:

можно указать как (Красный = 0, Зеленый = 128, Синий = 0), а эти пиксели:

можно указать как (красный = 242, зеленый = 128, синий = 88).

Таким образом, цветное изображение может быть представлено матрицей из 16 x 16 x 3 = 768 отдельных чисел, и именно так компьютер «видит» изображения.

Для машинного обучения одним из подходов может быть использование этих значений цвета красного, зеленого и синего пикселей в качестве функций, однако вы можете представить, что это не обязательно лучший подход:

  1. Количество отдельных функций может очень быстро стать очень большим; например, наши изображения имеют размер 512 x 512 пикселей, что означает, что для каждого отдельного изображения требуется 786432 различных числа для их представления
  2. Очень большие векторы признаков могут привести к проблемам переобучения и,
  3. Нет оснований предполагать, что представление на основе пикселей будет наилучшим возможным представлением

В своем проекте я использовал несколько различных подходов для извлечения функций из изображений и протестировал, насколько хорошо эти комбинации функций работают при использовании в сочетании с различными алгоритмами.Основные типы функций, которые я рассмотрел, более подробно описаны ниже.

Гистограммы RGB

Одним из самых простых типов функций, которые можно использовать, являются гистограммы значений красного, зеленого и синего пикселей в изображениях, то есть относительных частот различной интенсивности цвета. Есть основания полагать, что эти различия могут позволить классификатору различать категории пищевых продуктов.

На самом деле, если мы посмотрим на такие гистограммы для трех категорий продуктов питания, становится очевидным, что цветовые распределения совершенно разные:

Кромки

Еще один довольно простой и распространенный тип элементов - это так называемые кромки.Край определяется разрывом между пикселями, который, по сути, представляет собой область, где существует достаточная разница между пикселями одного цвета и другого цвета, чтобы на изображении появлялся край.

Обычно вы подсчитываете количество краев в данном изображении или подобласти изображения, хотя в области компьютерного зрения есть и другие способы использования краев, например, глядя на их ориентацию (т. Е. Сколько вертикальных по сравнению с горизонтальным и т. д.)

Уголки

Помимо краев, можно также посмотреть количество углов в изображении или области изображения, где угол определяется как точка встречи двух краев.

Мета-подходы

Важно отметить, что функции обычно не используются изолированно, а объединяются вместе, чтобы попытаться получить более богатое представление основных примеров.

Например, мы могли бы использовать набор функций, который представляет собой комбинацию значений гистограммы RGB, плюс количество краев, плюс количество углов.

Другой способ комбинирования функций для данного изображения - разделение изображения на подобласти, извлечение признаков для каждой подобласти и последующее объединение их всех вместе в полное представление всего изображения.

6. Глубокое обучение и нейронные сети

Общие методы машинного обучения, обсуждавшиеся до сих пор, составляют основу того, что долгое время было стандартным подходом к компьютерному зрению. Однако в последние несколько лет эти методы были заменены новыми подходами, основанными на глубоком обучении, и, в частности, моделями, называемыми сверточными нейронными сетями.

Сверточные нейронные сети

, или сокращенно CNN, в настоящее время считаются «последним произведением искусства» в области компьютерного зрения, а также достигли успеха во многих других областях и приложениях.Фактически, в некоторых очень специфических задачах CNN могут достичь большей точности, чем люди.

Я дам очень краткое введение в сверточные нейронные сети, чтобы мотивировать этот подход.

Нейроны

Давайте начнем с идеи «нейрона», которая по сути является не чем иным, как очень простой функцией, которая принимает входные данные и производит выходные данные в зависимости от двух параметров, присущих этому нейрону, называемых его весом и смещением:

Таким образом, в приведенном выше примере, если X равно 3, w равно 1.2 и b равно -6, нейрон вернет результат в $ 3 \ times 1,2 - 6 = -2,4 $.

Этот конкретный нейрон не так интересен, поскольку все, что он дает нам, - это простая линейная функция. Поэтому мы вводим концепцию «Активация», которая представляет собой способ гарантировать, что нейроны не производят выходной сигнал все время, а только некоторое время в зависимости от определенных условий:

На схеме выше:

  1. Нейрон получает вход X
  2. Вычислено линейное преобразование wX + b
  3. Результат передается через функцию активации, ∑
  4. Окончательный результат зависит от характера функции активации.

Вероятно, самый простой выбор для функции активации - это так называемая пошаговая функция:

Если функция Step получает отрицательный вход (x <0), тогда она возвращает выход 0, тогда как для входов больше или равных 0 она возвращает выход 1.

На практике эта функция не ведет себя математически корректно, поэтому обычно используемые функции активации будут выглядеть примерно так:

От этой концепции активации происходит название «нейрон», поскольку эти функции ведут себя аналогично биологическим нейронам, которые «срабатывают» или «не срабатывают» в зависимости от получаемых ими входных сигналов.

Сети

Отдельный нейрон сам по себе не может много сделать, однако мы можем создавать все большую и большую сложность, комбинируя многие из этих нейронов в слои, а затем соединяя слои вместе, например, как на диаграмме ниже:

В конечном итоге это просто графическое изображение сложной функции, которая:

  • Получает вход или входы
  • «Распространяет» входной сигнал через каждый нейрон в каждом слое сети, при этом выход одного слоя становится входом для следующего слоя
  • К каждому нейрону применяется простая функция, описанная выше, с использованием соответствующего веса, смещения и активации
  • Возвращает результат, который зависит от значения всех различных параметров всех нейронов в сети.

Фактически можно показать, что при соответствующем выборе каждого из параметров модели такого типа могут аппроксимировать любую произвольную функцию (при условии, что она математически «хорошая»), что означает, что она потенциально может быть очень полезной. мощный.

В конкретном примере выше есть один «скрытый» слой, который находится между входным и выходным слоями. Сети, которые имеют много скрытых слоев, называются глубокими сетями, и по этой причине мы говорим о глубоком обучении.

Обучение сети

Мы снова возвращаемся к идее обучения модели с использованием набора входных данных в сочетании с желаемым выходом. В этом случае модель представляет собой сеть связанных нейронов, и обучение включает в себя настройку параметров каждого нейрона, чтобы максимизировать общее количество правильных прогнозов, поступающих из сети.

Хотя модель выглядит очень сложной, ключевые идеи, лежащие в основе процедуры обучения, оказываются относительно простыми. Нам не хватает только одного ингредиента, который представляет собой своего рода функцию затрат или потерь, чтобы измерить, насколько ошибочными являются выходные данные или прогнозы сети.

Когда прогнозы сильно отличаются от того, чем они должны быть, потери должны быть высокими, а по мере приближения прогнозов к реальности потери должны уменьшаться до 0. Мы можем использовать эту функцию потерь во время обучения, чтобы понять, как настроить параметры параметры, чтобы привести к более точным прогнозам.

Чтобы понять процедуру обучения, давайте посмотрим на очень простой игрушечный пример для одиночного нейрона с одним весом и без смещения. Во время обучения порядок действий:

  1. Начало с фиксированным входом, X
  2. Пропустить X через нейрон и вычислить его выход wX
  3. Сравните выходной сигнал с желаемым результатом (в данном случае 1,00) и вычислите потери, связанные с текущим выходом
  4. Немного измените параметр нейрона w таким образом, чтобы уменьшить потери на следующем проходе
  5. Повторяйте до тех пор, пока не появится никаких улучшений.

Эта процедура показана на анимации ниже. Нажмите кнопку, чтобы начать процедуру тренировки, и посмотрите, как изменяются параметры веса, выход и связанные с ними потери.

Поезд

Для математиков эта проблема - не что иное, как стандартная оптимизация, в которой у нас есть функция F, которая принимает входной x и, используя параметры W и B, возвращает выход C.

$$ F (x, W, B) = C $$

Мы хотим найти значения W и B, которые минимизируют C для заданного входа x.

Мы можем использовать исчисление, чтобы найти градиент этой функции в x, и когда мы настраиваем параметры, мы делаем это в направлении уменьшения градиента функции.

Хотя мы проиллюстрировали обучение только одного нейрона, в конечном итоге ту же базовую процедуру можно использовать для обучения очень больших и сложных сетей, используя преимущества двух ключевых идей.

Первый - это метод, называемый обратным распространением, который позволяет нам вычислять градиент для множества различных типов сетей и нейронов, связанных вместе различными способами.

Второй - это использование очень эффективных компьютерных реализаций линейной алгебры и, в частности, векторного и матричного умножения, что позволяет нам быстро выполнять соответствующие вычисления для очень больших входных данных или даже обрабатывать несколько входных данных одновременно.

Прогнозы

В любой сети последний уровень обычно соответствует категориям, которые используются для классификации, где каждый нейрон соответствует определенной категории.Затем, когда мы делаем прогноз, он основан на нейроне в последнем слое с самой высокой активацией или выходом.

Свертки

Хотя нейронные сети, подобные упомянутым выше, являются мощными, оказывается, что для таких задач, как компьютерное зрение, можно получить даже лучшие результаты, используя ряд нововведений. До сих пор мы рассматривали только нейроны, которые «полностью связаны», то есть в каждом слое (кроме входного и выходного) каждый нейрон связан с каждым другим нейроном в предыдущем и последующем слоях.

Одна ключевая проблема, связанная с полносвязными сетями, особенно при использовании данных очень большого размера, таких как изображения, заключается в том, что количество требуемых параметров может стать слишком большим для выполнения требуемых вычислений, особенно при использовании легкодоступного оборудования.

Например, если бы мы использовали цветные изображения 256 x 256 в качестве входных данных и предположим, что первый скрытый слой имеет 1000 нейронов, тогда только начальные веса входного слоя потребовали бы почти 200 миллионов параметров.

Кроме того, этой «полностью связанной» модели не всегда достаточно, чтобы охватить все основные сложности и нюансы данных, такие как сложные шаблоны, которые могут появляться во многих разных местах изображения.

Однако, стратегически комбинируя другие типы слоев с различными базовыми соединениями, можно достичь большей точности прогнозирования при использовании меньшего количества общих параметров.

Один из ключевых типов слоев, используемых в современных моделях, называется сверточным слоем.


Изображение предоставлено Aphex34 - собственная работа, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=45659236

В отличие от полностью связанного слоя, сверточный слой не «смотрит» на все изображение за один раз, а вместо этого может рассматриваться как сканирование изображения по частям. Во время обучения параметры сверточного слоя изменяются, поскольку он пытается обнаружить лежащие в основе шаблоны, которые можно использовать для идентификации различных типов изображений.

Эти сверточные слои могут быть сложены один за другим, и оказывается, что более ранние слои обычно используются для идентификации очень простых шаблонов, в то время как более поздние слои настраиваются для определения более сложных форм, составленных из этих более простых шаблонов.

Эта инновационная архитектура также намного более эффективна с точки зрения параметров и вычислений: используемые на практике отдельные сверточные слои могут иметь только десятки тысяч параметров, а лучшая нейронная сеть, используемая в этом проекте, имеет в общей сложности около 60 миллионов параметров.

Хотя это все еще большое число, оно намного меньше, чем то, что может потребоваться для глубокой сети, состоящей только из полносвязных уровней.

Глубокое обучение на практике

Это базовое введение в нейронные сети и глубокое обучение не предназначено для исчерпывающего объяснения, а скорее для того, чтобы дать краткий обзор основных идей, лежащих в основе этого подхода.

Прежде чем перейти к результатам, стоит отметить два практических аспекта глубокого обучения с CNN:

1.Особенности изображения

При использовании традиционных моделей машинного обучения мы должны выбрать, какие типы функций вводить в модель. Хотя во многих случаях функции получаются с помощью алгоритмов или других типов моделей машинного обучения, в конечном итоге мы принимаем сознательное решение, выбирая функции самостоятельно.

В случае CNN мы просто загружаем необработанные изображения, а затем позволяем самой сети идентифицировать и извлекать ключевые особенности. Это не только менее трудоемко для пользователя, но и сгенерированные функции имеют тенденцию быть лучше и полезнее.

2. Ресурсы

CNN могут очень быстро стать очень сложными. У каждого отдельного нейрона есть два параметра, которые нужно оптимизировать, его вес и смещение, а CNN обычно имеют много тысяч нейронов, что приводит к сотням тысяч или даже миллионам параметров, которые необходимо оптимизировать во время обучения.

В результате обучение CNN с нуля может занять много времени и потребовать большого количества обучающих данных. Например, для CNN, выигравших соревнования, обучение проводится с использованием более миллиона изображений и, как говорят, занимает три недели и более.

Однако еще не все потеряно, поскольку есть методы, с помощью которых мы можем воспользоваться тяжелым трудом других людей и вместо того, чтобы начинать с нуля, работать с сетями, которые были предварительно обучены на каком-то другом наборе данных.

Трансферное обучение

Есть два основных подхода к работе с предварительно обученными сетями.

Первое, извлечение признаков, основано на использовании сети для создания некоторых функций, которые затем можно использовать для обучения стандартного алгоритма машинного обучения.Здесь мы пользуемся преимуществом того факта, что CNN замечательно хороши в обнаружении важных функций сами по себе, и поэтому мы можем избавить себя от необходимости пытаться выяснить, какие виды функций нужно использовать.

В этом случае все, что нужно сделать, это передать обучающие образы в сеть, а затем использовать выходные данные промежуточного уровня в качестве функций для обучения одного из алгоритмов, о которых мы упоминали ранее, скажем, машины опорных векторов или случайного леса. .

Альтернативный подход называется точной настройкой параметров.Здесь мы полагаемся на тот факт, что параметры сети уже были тщательно оптимизированы в течение многих недель, и поэтому уже должны быть довольно хороши в обнаружении функций на основе изображений.

Как упоминалось ранее, начальные уровни CNN настраиваются на обнаружение очень основных функций, шаблонов и цветов, которые, вероятно, присутствуют во многих различных типах изображений. Поэтому вместо того, чтобы пытаться обучать сеть с нуля, мы можем начать с модели, которая уже успешно классифицируется в одном домене, и просто потратить некоторое время на очень незначительную настройку параметров, чтобы лучше адаптировать сеть к нашей конкретной проблеме.

7. Результаты

Глядя на результаты, мы будем визуализировать производительность двумя способами:

  1. Общая точность каждой модели
  2. Показатели по каждой категории продуктов
  3. Категории, по которым у моделей возникли наибольшие проблемы

Общие результаты

В таблице ниже показана общая точность классификатора (точнее, оценка F1) для каждой из различных моделей, которые были протестированы.Результаты представлены в порядке от худшего к лучшему. Вы можете навести указатель мыши на каждую полосу, чтобы увидеть более подробную информацию о конкретном алгоритме, характеристиках данных и оценке для каждой попытки.

Глядя на график, становятся очевидными две вещи.

Во-первых, развитие традиционных подходов машинного обучения (модели + предварительно выбранные функции) было медленным и болезненным. Хотя результаты действительно постепенно улучшались, потребовалось довольно много времени, чтобы достичь точности 0,30 или выше.

Во-вторых, превосходство глубокого обучения с CNN очевидно: все модели глубокого обучения (оранжевые полосы) работали лучше, чем традиционное машинное обучение, и точность значительно выросла, когда мы перешли на подходы глубокого обучения.

По результатам класса

Здесь мы рассмотрим эволюцию оценки F1 для каждой категории продуктов питания. В этом случае результаты отображаются в том порядке, в котором они были получены, то есть попытка 1, затем попытка 2, попытка 3 и т. Д.Каждая строка представляет отдельную категорию продуктов питания, и вы можете навести указатель мыши на каждую строку, чтобы увидеть соответствующий класс и его окончательный результат F1.

[Обратите внимание, что эта диаграмма имеет 46 различных значений на оси $ x $ по сравнению с 54 на предыдущей диаграмме. Это потому, что я не получил полных результатов для каждого класса для всех начальных попыток обучения.]

Первое наблюдение заключается в том, что существует довольно широкий разброс в производительности между категориями, даже при использовании более мощных моделей на основе CNN.Например, для лучшего классификатора диапазон оценок был от 0,61 для стейка и до 0,91 для гуакамоле.

Глядя на эту диаграмму, мы можем кое-что сказать об общем процессе, особенно о том, что прогресс не был линейным. При каждой попытке, как для традиционного машинного обучения, так и для CNN, я тестировал разные методологии в надежде улучшить прошлые результаты. В некоторых случаях это срабатывало, но в других случаях эти новые комбинации давали худшие результаты, чем предыдущие попытки.

Матрица неточностей

Теперь обратим наше внимание на Матрицу неточностей. Здесь мы показываем прогнозы для каждой категории, где строки представляют истинный класс, а столбцы представляют прогнозируемый класс. Например, верхняя левая ячейка соответствует правильно классифицированным изображениям свиной отбивной, а следующая ячейка в той же строке соответствует изображениям свиной отбивной, классифицированным как лазанья и т. Д.

Цвет ячейки указывает долю прогнозов, попадающих в эту ячейку, при этом более темное затенение соответствует большей доле.Идеальный классификатор для каждой категории помещал бы 100% прогнозов для этого класса в ячейки на диагональной линии, идущей от верхнего левого к нижнему правому углам.

Таким образом, мы ищем в матрице путаницы, чтобы ячейки на этой диагональной линии были закрашены очень темно-синим цветом, а все остальные ячейки были закрашены очень светло-серым.

Начальная отправная точка для матрицы - это результаты чисто случайной модели, то есть модели, в которой каждый прогноз основан на извлечении категорий продуктов питания из шляпы.Чтобы изучить матрицу путаницы для различных попыток, вы можете либо использовать ползунок вверху, либо нажать кнопку «Выполнить моделирование», чтобы просмотреть результаты каждой из различных моделей. Вы также можете навести указатель мыши на отдельные ячейки, чтобы увидеть точные пропорции прогнозов.

Если мы посмотрим на матрицу путаницы для модели с наилучшими характеристиками, в целом картина выглядит очень хорошо, с хорошим количеством темных штрихов по диагонали и, как правило, более светлыми ячейками повсюду. Однако есть несколько бросающихся в глаза исключений:

  1. 18% изображений стейков классифицируются как свиная отбивная
  2. 10% изображений свиной отбивной классифицируются как стейки

Мы видим, что модели особенно трудно различать эти две категории, что, возможно, и понятно, поскольку приготовленная свиная отбивная может выглядеть очень похоже на приготовленный кусок стейка, особенно на некачественном изображении.

Прогнозы классов

Выше мы видели, как классификатор может «спутать» разные категории продуктов питания. На этой заключительной диаграмме мы более внимательно рассмотрим, как эта путаница изменяется для каждой конкретной категории с использованием различных моделей.

Диаграмма показывает для данной категории продуктов питания, какой% тестовых изображений предположительно относится к каждому классу. Полоса для истинной категории отображается синим цветом, а все неправильные категории - зеленым.

Например, исходное изображение показывает, что для свиных отбивных чуть менее 10% правильно классифицированы, и в целом прогнозы распределяются довольно равномерно по всем категориям.

Для каждого класса вы можете увидеть, как распределяются его прогнозы по мере развития классификаторов, перетащив ползунок на конкретную попытку или нажав кнопку «Выполнить все». Еще раз, порядок моделей основан на порядке, в котором они были созданы и протестированы.

Свиная ОтбивнаяЛазаньяФранцузский ТостГуакамолеЯблочный ПирогЧизкейкГамбургерЖареный РисМорковный ТортШоколадный ТортСтейкПицца Запустить все Стоп

В общем, для любой данной категории мы видим, что на раннем этапе прогнозы повсюду, причем истинный класс иногда доминирует, а иногда нет, а затем мы достигаем моделей на основе CNN около попытки номер 40, все из внезапно истинный класс доминирует над предсказаниями модели.

8. Визуализация сверточной нейронной сети

Одним из преимуществ многих «более простых» алгоритмов машинного обучения является то, что легче концептуально визуализировать, как они работают «изнутри».

Например, классификатор k-ближайших соседей просто находит «самые близкие» точки данных и делает прогноз на основе категорий этих соседей.

Математика, лежащая в основе машины опорных векторов , более сложна, однако мы, по крайней мере, можем представить серию прямых линий, разделяющих разные точки данных разных классов.

Случайные леса может больше походить на черный ящик, но мы все же можем попытаться изобразить большое количество различных деревьев решений, каждое из которых учитывает немного разные особенности, а затем объединяет прогнозы каждого из них в общий прогноз.

[Обратите внимание, что это относится скорее к концептуальной, чем к практической визуализации. На самом деле большинство нетривиальных примеров будут состоять из многомерных данных, которые гораздо труднее визуализировать.]

Сверточные нейронные сети , однако, настолько сложны, что многие нейроны разных типов сложены в десятки или даже сотни слоев, что гораздо труднее придумать простое объяснение того, как они работают.Сказав это, есть несколько уловок для визуализации того, что делают эти сети, которые могут пролить некоторый свет на лежащую в основе модель.

Свертки и шаблоны

Ранее мы видели, что одним из ключевых элементов CNN является сверточный слой, который можно рассматривать как сканирование по изображению с поиском определенных шаблонов в каждой части изображения. Первое, что мы можем визуализировать, - это то, как могут выглядеть некоторые из этих паттернов.Это наиболее удобно для самого первого сверточного слоя, который применяется непосредственно к необработанному изображению.

Здесь мы можем видеть очень простые узоры, такие как прямые края разной ориентации, а также простые пятна разных цветов.

Образы с высокой активацией

Альтернативный подход к визуализации того, что происходит на каждом слое, - это просмотр изображений, которые максимально активируют данный нейрон.

Вспомните концепцию активации, которая была введена для отдельных нейронов, согласно которой, в зависимости от входа, выходной сигнал нейрона может быть от очень низкого до очень высокого.Это означает, что когда в сети активируется конкретный нейрон, во входном изображении должна быть какая-то комбинация пикселей, которая вызывает эту активацию.

Что мы можем сделать, так это попытаться искусственно создать комбинацию пикселей, которая приводит к максимально возможной активации для этого нейрона, таким образом получая представление о том, какие узоры, формы или цвета вызывают «срабатывание» различных нейронов.

Математически мы пользуемся преимуществом того факта, что у нас уже есть хорошо управляемая функция, оптимизированная для нахождения набора параметров, дающих наилучшие общие прогнозы.Теперь мы применяем аналогичный подход к оптимизации, однако на этот раз вместо того, чтобы оставлять изображение фиксированным и изменять веса, мы вместо этого оставляем фиксированные веса и изменяем значения пикселей изображения, чтобы максимизировать активацию или выход данного нейрона.

Например, вот синтетически сгенерированные изображения для двух нейронов в слое прогнозирования:

Хотя это не дает изображений, которые выглядят в точности как гамбургеры или гуакамоле, на этих изображениях, безусловно, можно различить узнаваемую структуру, текстуру и цвет.

Мы можем сделать то же самое для разных слоев свертки в сети, которые, как вы помните, теоретически обнаруживают разные шаблоны в разных масштабах.

Здесь мы можем ясно видеть две вещи. Сначала, как и ожидалось, начальные слои активируются простыми шаблонами, тогда как более поздние слои ищут более сложные. Во-вторых, поле зрения каждого слоя увеличивается по мере того, как мы углубляемся в сеть. Например, первый слой смотрит на очень маленькие подобласти изображения, тогда как на последнем слое «фильтры» свертки получают входные данные из гораздо большей области.

На самом деле, большинство классифицируемых продуктов питания не имеют ярко выраженных форм или цветов, поэтому довольно сложно интерпретировать некоторые из этих закономерностей, обнаруживаемых разными слоями. Эти визуализации станут намного яснее, если мы посмотрим на аналогичные синтетические изображения для исходной сети до точной настройки нашего набора данных о продуктах питания.

Источник: Понимание нейронных сетей посредством глубокой визуализации

9. Резюме

В целом это был фантастический опыт обучения, который дал мне возможность работать как с традиционным машинным обучением, так и с моделями глубокого обучения.Работа над осязаемой и порой запутанной проблемой определенно была лучшим способом узнать о том, как некоторые из этих моделей применяются в реальном мире и о связанных с ними проблемах.

С точки зрения компьютерного зрения ясно, почему сверточные нейронные сети представляют собой современный подход, учитывая относительную простоту получения хороших результатов за относительно короткий промежуток времени.

Еще предстоит проделать большую работу для достижения еще лучших результатов при классификации изображений еды, в том числе:

  1. Расширение подхода к использованию всех 101 категории продуктов питания из набора данных
  2. Тонкая настройка более новой сети, которая достигла лучших результатов (т.е., GoogleNet, ResNet и т. д.)
  3. Больше времени на оптимизацию параметров во время точной настройки
  4. Обучение нескольких моделей и агрегирование прогнозов (ансамблевой подход)
  5. Расширение методов для включения обнаружения объектов для идентификации нескольких типов продуктов на одном изображении.

Список литературы

Код окончательной модели на основе CNN вместе с полным отчетом и презентацией можно найти на GitHub.

Отличным введением в сверточные нейронные сети для компьютерного зрения является курс Stanford CS231n.

Сетевые визуализации были созданы с помощью Deep Visualization Toolbox.


Написано Саймоном Бедфордом в журнале "Машинное обучение", воскресенье, 9 октября 2016 г. Теги: машинное обучение, глубокое обучение, наука о данных,

Рабочий процесс машинного обучения для спектроскопической классификации сырых пищевых продуктов в будущей отрасли

Методология

Сначала и до контролируемого уменьшения размерности с помощью регрессии частичных наименьших квадратов (PLS), схемы нормализации стандартной нормальной переменной (SNV) 17 и, в частности, в ее надежной версии, RNV 18 был использован для нормализации полученных спектров S, согласно:

$$ {s_ {i} ^ {snv}} = \ frac {{{s_ {i}} - median \ left (S \ right)}} {mad \ left (S \ right)} $$

(1)

, где s i - это спектр i th, а s i snv нормализованный спектр i th. MAD означает среднее абсолютное отклонение (mad) 33 ; надежная метрика изменчивости одномерной выборки количественных данных s 1 , s 2 ,…, s n . MAD вычисляется как:

$$ mad = median \ left ({s_ {i}} \ right) - median \ left (S \ right) $$

(2)

Вышеупомянутая схема нормализации используется для улучшения качества данных, уменьшения коррелированной информации по длинам волн спектров и устранения мультипликативного шума, возникающего из присущего процессу сбора данных, чтобы улучшить анализ нисходящего потока.Такая же схема нормализации данных была использована в другой работе нашей лаборатории 34 .

Затем нормализованные данные / спектры передаются на следующий этап обработки, то есть на уменьшение размерности, а более конкретно - на контролируемое уменьшение размерности на основе PLS. Как правило, регрессия PLS 19 используется для поиска взаимосвязей между двумя матрицами данных, X и Y, с помощью линейной многомерной модели. Это популярный метод, широко применяемый во многих научных областях, и он хорошо подходит для приложений, в которых количество переменных (длина волны / волновые числа в нашем случае) превышает количество выборок. ВНИМАНИЕ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!PLS во многом похож на анализ главных компонентов 35 (PCA), поскольку он преобразует и отображает набор возможно коррелированных наблюдений в набор линейно некоррелированных значений, называемых компонентами, и пространство, которое эти компоненты определяют. Некоторые из этих компонентов затем можно использовать в качестве коэффициентов регрессии для данных, чтобы добиться уменьшения размеров. PLS в отличие от PCA учитывает скрытую структуру не только независимых переменных (предикторов), но и зависимых (ответов).Это делается с помощью обучающего набора для нахождения направления многомерной дисперсии из пространства предикторов, где направление максимальной многомерной дисперсии объясняется в пространстве ответов. Таким образом, можно предсказать отклик новых данных на основе только предикторов, используя модель, созданную контролируемым образом.

Количество компонентов, которые нужно «удерживать» в регрессии PLS. 19 Приложение моделирования имеет решающее значение, поскольку неправильный выбор может привести или избежать «чрезмерной подгонки», т.е.е. модель с высокой точностью на обучающем наборе данных, но с малой или нулевой предсказательной силой для новых независимых выборок. Чтобы решить эту проблему, обычно используется какой-то метод проверки модели, чтобы оценить, как полученная модель будет обобщаться с новыми необученными данными, наиболее популярной из которых является перекрестная проверка. Во время перекрестной проверки данные обучения разделяются на наборы для обучения и проверки на основе заданного пользователем соотношения. Затем рекурсивно создается и обучается несколько моделей с использованием обучающего набора, причем каждая новая использует на один компонент больше, чем предыдущая.Затем каждая модель оценивается с помощью набора для проверки на основе среднеквадратичной ошибки (MSE) прогнозируемых значений по сравнению с фактическими значениями (рис. 3a). Интуитивно понятно, что чем меньше MSE, тем лучше модель будет работать в отношении предсказания переменной отклика с новыми наблюдениями. Оценка погрешности прогноза с «невидимыми» данными; то есть с данными, которые не использовались для обучения модели, помогает избежать переобучения, а также обеспечивает результаты при справедливом сравнении различных регрессий, демонстрирующих изменчивость числа ковариат 36 .Таким образом достигается включение в нашу модель минимального количества компонентов, которые лучше всего описывают данные. Здесь была выполнена десятикратная перекрестная проверка, и максимальное количество компонентов было установлено равным 100. Показатель MSE для калибровки становится все лучше и лучше, чем больше компонентов добавляется в модель (данные не показаны). С другой стороны, чем сложнее модель, тем больше она склонна к переобучению. Таким образом, значения перекрестной проверки MSE важны, чтобы выбрать более простую модель с наилучшими характеристиками.На рисунке 3a представлены именно те значения, демонстрируя минимум MSE, который имеет место для PC = 41. При добавлении большего количества основных компонентов MSE перекрестной проверки фактически ухудшается, что означает, что модель начинает переобучаться и теряет свое обобщение.

Рисунок 3

Обзор уменьшения размерности контролируемого PLS: ( a ) среднеквадратичная ошибка в зависимости от количества компонентов (минимум MSE @ 41 компонент) по десятикратной перекрестной проверке, ( b ) выборочные спектры для каждого типа класса, ( c ) веса из PLS для каждого коэффициента, т.е.е. длина волны.

Следующим в конвейере классификации является моделирование на основе машины опорных векторов (SVM) с использованием данных, преобразованных в пространство PLS, и при выбранном количестве компонентов, то есть размерности задачи. Машины опорных векторов (SVM) - это модели, созданные контролируемым образом и используемые для классификации и регрессионного анализа 20 . SVM - это хорошо подходящий метод классификации, когда обучающие данные состоят из большого количества переменных в зависимости от количества наблюдений.В SVM каждая выборка x, состоящая из n переменных, рассматривается как n-мерный вектор. Цель состоит в том, чтобы найти поверхность, гиперплоскость, которая способна разделять векторы на основе их соответствующего класса. Может быть много гиперплоскостей, которые могут классифицировать данные. Из этих гиперплоскостей необходимо выбрать те, которые имеют наименьшую ошибку обобщения, то есть лучшую способность прогнозирования новых необученных данных. Один из распространенных способов добиться этого - выбрать гиперплоскость, которая представляет собой наибольшее «разделение» или границу между классами.Эта гиперплоскость имеет наибольшее расстояние от ближайшей точки обучающих данных любого класса. Во многих случаях различающие множества нельзя линейно разделить. Чтобы преодолеть это, наборы могут быть отображены из конечного пространства в более высокое размерное пространство, в попытке упростить разделение 37 . Это называется «трюком с ядром», который используется для проецирования и классификации данных из пространства более высоких измерений без вычисления соответствующих векторов в этом пространстве, а путем вычисления скалярных произведений каждой пары векторов в преобразованном пространстве.{2}}} $$

(6)

Мультиклассовая классификация

SVM реализуется с помощью наиболее часто используемой в мультиклассовых задачах стратегии One-vs-the-rest (OvR), то есть для каждого класса устанавливается один классификатор. Как указано на веб-странице scikit-learn 38 для мультиклассовых алгоритмов, для каждого классификатора класс соответствует всем другим классам. Конечный результат - это класс, соответствующий SVM с наибольшим запасом. Подход OvR является эффективным с точки зрения вычислений, поскольку необходимы только классификаторы n_classes, и, кроме того, он интерпретируемый: каждый класс представлен только одним классификатором, поэтому можно получить доступ к классу, проверив соответствующий классификатор.В нашем случае матрица X содержит 1815 (обучающих выборок) нормализованных обучающих выборок FTIR с 1700 переменными / длинами волн каждая, в то время как матрица Y представляет собой матрицу с одним столбцом, состоящую из класса (закодированного как число от 0 до 6) для каждого соответствующего типа выборки. Во-первых, была использована десятикратная перекрестная проверка, чтобы определить минимальное количество компонентов PLS, которые минимизируют среднеквадратичную ошибку (см. Рис. 3a). Среднеквадратичная ошибка вычисляется по прогнозируемым значениям класса (т. Е. Номера класса) по отношению к действительному номеру класса, как определено матрицей Y.В десятикратном порядке обучающая выборка перемешивается, а затем разбивается на десять подмножеств (складок). Из этих подмножеств один набор не участвует в обучении для проверки, а модель обучается с использованием остальных 9 наборов и повторяется 10 раз с разными наборами проверки каждый раз. Этот процесс использовался для оценки 100 различных по количеству компонентов моделей PLS (от 1 до 100 компонентов) (см. Рис. 3a). Результаты перекрестной проверки наших данных дали 41 компонент как оптимальное количество для использования.После этого модель обучалась с использованием всех обучающих данных с учетом только оптимального количества компонентов. Здесь следует отметить, что эта процедура снизила размерность с 1700 до 41 элемента. После этого данные поезда преобразуются с использованием модели PLS для получения сокращенного обучающего набора, который затем используется в качестве обучающего набора для машины опорных векторов. Чтобы настроить параметры, то есть найти оптимальные значения гиперпараметров SVM, использовался метод поиска по сетке 39 .Поиск по сетке - это исчерпывающий поиск по заданному вручную подмножеству пространства параметров в сочетании с перекрестной проверкой в ​​попытке вычислить идеальное ядро ​​и параметры для классификации SVM. Здесь тестировались ядра: линейная, радиальная базисная функция (rbf) и полином, диапазон поиска для параметра C установлен как [0,0001, 0,001, 0,01, 0,1, 1, 10, 100, 1000], а для γ параметр [10 −6 , 10 −1 ] в логарифмической шкале и степени = 2, 3, 4 и 5.Результаты поиска по сетке гиперпараметров привели к выбору линейного ядра и C = 100 в качестве оптимальных параметров классификатора для наших данных. После этого SVM обучается с использованием оптимального ядра и параметров. Наконец, та же процедура применяется к набору тестов (описанному ранее) после применения к ним устойчивой нормализации SNV, полученной в результате обучающего набора, и соответствующего преобразования в то же пространство PLS, что и обучающий набор.

Модель классификации SVM была оценена на тестовых данных с точки зрения точности, F1-балла, чувствительности, прецизионности, специфичности, коэффициента корреляции Мэтьюза (MCC), информированности, маркированности, в целом и по классам (данные показаны в таблице SI1).Кроме того, вероятности классификатора SVM для каждой выборки (тестового набора) были аппроксимированы в соответствии с подходом масштабирования Платта, чтобы объяснить любые неправильные классификации и попытаться интерпретировать результаты.

Материалы и образцы

Рассматриваемые типы кормов относятся к 7 различным классам, а именно: говядина 40,41 , свинина 42,43 , курица 44 , выращенный цельный неоттрошенный морской лещ 45 , готовый- ракета для еды 34 , молодой шпинат 34 и ананас.Все образцы были предметом экспериментов и соответствующих экспериментальных установок по исследованию порчи, которые были ранее опубликованы 34,40,41,42,43,44,45 , и читатель может обратиться к Таблице 2 и соответствующим публикациям для получения более подробной информации. . В общем, каждый пищевой класс состоял как минимум из 2 независимых партий образцов и 2 повторов каждого образца. Для всех этих образцов были получены соответствующие спектральные данные с помощью FTIR-спектроскопии, как описано ниже. В частности, в случае свинины ряд образцов взят от Tsakanikas et al. 42 и другие дополнительные образцы были получены из экспериментальной установки, связанной с порчей, Fengou et al. 43 . В частности, образцы фарша из свинины были приготовлены и упакованы в лотки для пищевых продуктов, помещены в один лоток из пенополистирола (дублированные образцы) и обернуты пищевой пленкой из воздухопроницаемого полиэтилена 46 . Образцы хранили при различных изотермических условиях (4, 8 и 12 ° C) и в динамических условиях (периодическое изменение температуры от 4 до 12 ° C) с высокой точностью (± 0.5 ° C) программируемых инкубаторов (MIR-153, Sanyo Electric Co., Осака, Япония) на максимальный период времени 14 дней. Кроме того, были использованы две хронически независимых партии, чтобы увеличить вариабельность образцов. Что касается образцов ананаса, то они хранились в исходной упаковке при трех изотермических температурах, т. Е. 4, 8 и 12 ° C, и в динамическом профиле (8 часов при 4 ° C, 8 часов при 8 ° C и 8 часов при 12 ° C). ° С). Отбор проб производился через равные промежутки времени в зависимости от температуры хранения в течение максимального периода 10 дней.Всего было учтено четыре независимых экспериментальных повтора, в результате которых получено 318 образцов ананаса. Таким образом, общее количество образцов, использованных в этом исследовании, составило 1815 обучающих образцов (400 говядины, 380 свинины, 300 рыб, 280 ананасов, 190 руккол, 85 курица, 180 шпинат) и 240 тестовых образцов (44 говядины, 52 свинины, 26 рыбных блюд). , 38 ананасов, 29 рукколы, 15 курицы, 36 шпината).

Из вышеупомянутого описания данных, используемых в данном документе, очевидно, что из-за большого разнообразия происхождения образцов (разные партии, а в некоторых случаях даже разные периоды времени и люди, проводящие эксперименты) и состояния (условия отбора образцов по сравнению с экспериментальным браком) настройки - что приводило к изменению биохимических свойств образцов и, следовательно, к разнообразию их соответствующих FTIR-спектров), было возможно импортировать эту информацию в прогностические модели для моделирования реальных условий жизни, поскольку наборы данных были получены при различных условиях температуры, упаковки и т. д. срок хранения и степень микробиологического загрязнения, отдельно для разных партий.Таким образом, можно гарантировать, что независимо от результата классификации, модель будет достаточно надежной и универсальной для входных данных, поскольку для разных условий образцы (в пределах одного и того же типа) деградируют по-разному, а также их химический профиль. Таким образом, очевидно, что использованная здесь схема оценки и, что более важно, данные, по которым были обучены модели классификации, являются беспристрастными (даже в пределах одного и того же типа выборки) с большой вариабельностью, что привело к разработке надежного универсального классификатора. а значит надежный.

Сбор данных - FTIR-спектроскопия

Спектральные данные FTIR были собраны с использованием кристалла ZnSe 45 ° HATR (Horizontal Attenuated Total Reflectance) (PIKE Technologies, Мэдисон, Висконсин, США) и спектрометра FTIR-6200 JASCO (Jasco Corp. , Токио, Япония). Процесс получения спектров состоит из вырезания небольшого участка из каждого образца и его размещения на кристаллической пластине, покрытой небольшим кусочком алюминиевой фольги. Специфический кристалл работает с показателем преломления 2,4 и глубиной проникновения 2.0 мкм @ 1000 см -1 . Затем полученные спектры обрабатывались и собирались с помощью программного обеспечения Spectra Manager ™ Code of Federal Rules (CFR) версии 2 (Jasco Corp.). Соответствующий диапазон волновых чисел составляет 4000–400 см, –1 , при этом было накоплено 100 сканирований с разрешением 4 см – 1 и общим временем интегрирования 2 мин. Спектры FTIR, которые использовались в дальнейших анализах, находились в приблизительном диапазоне волновых чисел 2700-1000 см -1 , то есть 1700 длин волн (характеристики образца), в результате удаления пика воды, начиная с ~ 2700 см -1 и игнорируя диапазон [400–1000 см –1 ], поскольку он в основном представляет собой шум.

Реализация и производительность

Весь конвейер был реализован на Python 2.7 с использованием библиотеки scikit-learn 39 . Код не зависит от ОС и требует библиотек, указанных в исходном коде и в экземплярах импорта.

Программное обеспечение и доступность данных

Скрипты Python вместе с данными, используемыми для обучения и тестирования системы, доступны на сайте zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.3237542.

madima-v-3-3.pdf

% PDF-1.5 % 1 0 obj > эндобдж 5 0 obj / ModDate (D: 20160611003604 + 09'00 ') / Производитель (Acrobat Distiller 9.5.5 \ (Windows \)) / Название (madima-v-3-3.pdf) / rgid (PB: 283009206_AS: 371454349725696 @ 1465573026865) >> эндобдж 2 0 obj > поток 2016-06-11T00: 36: 04 + 09: 00Microsoft® Word 20102016-06-11T00: 36: 04 + 09: 00 Приложение Acrobat Distiller 9.5.5 (Windows) / pdf

  • KINECT4
  • madima-v-3-3.pdf
  • uuid: 2bae7a32-9900-40f9-9a11-3d28b03e0e6duuid: 4ffb7976-ff2a-465c-a0c7-783c6bb0511e конечный поток эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > эндобдж 6 0 obj > эндобдж 7 0 объект > / XObject> / Шрифт> >> / MediaBox [0 0 594.95996 840.95996] / Аннотации [24 0 R 25 0 R 26 0 R 27 0 R 28 0 R 29 0 R 30 0 R 31 0 R 32 0 R 33 0 R] / Содержание 34 0 руб. / StructParents 0 / Родитель 4 0 R >> эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 11 0 объект > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 14 0 объект > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 16 0 объект > эндобдж 17 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 19 0 объект > поток xyp} h if & i22S4dIҤMIv1M6N2iCMdhJƷ | `cc | bԧ $> uCƦHZmp: ˫ ߻ Z ~ Ϯ} ww? ~ _R ​​

    Tableau Prep & Einstein Plaform Services

    ЧАСТЬ 1: Создание классификатора изображений пищевых продуктов

    ИСПОЛЬЗОВАНИЕ УСЛУГ ПЛАТФОРМЫ TABLEAU PREP И EINSTEIN

    Подключение к неструктурированным данным с помощью Tableau Prep

    Скорее всего, вы уже подключались в основном к структурированным данным с помощью Tableau Prep.И под структурированными данными мы подразумеваем «классические» прямоугольные структуры таблиц с данными в них, «обычные данные», как вы могли бы назвать их. Но что, если мы хотим анализировать неструктурированные данные , такие как изображения, видео или даже звук, с помощью продуктов Tableau? Это вообще возможно?

    Может ли Эйнштейн позволить Prep работать с неструктурированными данными?

    Разве это не на один шаг дальше возможностей Tableau Prep? И если возможно, как это будет работать в Tableau Prep? Оставайтесь с нами! В этой серии статей мы исследуем потенциал объединения Tableau Prep и Python с Einstein Platform Services .

    Логотип Einstein, используемый Salesforce.

    Компьютерное зрение: создание таблицы Приготовьте аккуратный набор орлиных глаз.

    Эйнштейн какой ? Линия продуктов Einstein и бренд Einstein все чаще присутствуют в экосистеме Salesforce. Он в основном представляет все аккуратные интеллектуальные функции ИИ в продуктах Salesforce, которые пытаются облегчить нашу жизнь, в соответствии с интеллектом и сходством исторического человека и интеллектом всемирно известного ученого Альберта Эйнштейна.Менее известно то, что эти функции ИИ также доступны как автономные службы API, готовые к внедрению в ваши приложения, программное обеспечение и ... Tableau Pep.

    Однократно воспользовавшись этими услугами, можно развернуть аккуратные конечные точки, которые выполняют задачи в контексте компьютерного зрения и NLP.

    В этом примере мы сосредоточимся на том, как использовать возможности распознавания изображений для решения множества вариантов использования с использованием предварительно обученных классификаторов или пользовательских моделей.

    Более конкретно, мы рассмотрим этот предварительно обученный классификатор продуктов , который способен определять до 500 различных видов продуктов питания.

    Внутренний сценарий использования Biztory: группа любителей еды объединилась.

    Как и большинство людей в этом мире, наши консультанты в Biztory ЛЮБЯТ (но не обязательно делятся) едой. И поэтому никто из нас не колеблется в том, чтобы на самом деле визуально показать наши блюда на нашем любимом канале # biztory-food в Slack. Однако, из-за нашего очень разнообразного опыта,

    Поздравляю, человек: вы правильно угадали «Square Pizza’s».

    , не всегда бывает так просто правильно угадать, что едят другие коллеги.И в этот момент .. вы могли бы слишком бояться спросить?

    Итак, разве не было бы здорово, если бы у нас была собственная аккуратная панель инструментов Tableau, которая визуализирует продукты, которые мои коллеги едят на этой неделе, а Эйнштейн помогает нам предсказать , что это на самом деле ?

    Компьютер говорит: Давай попробуем!

    Давайте создадим этот классификатор

    Перед тем, как начать, вам понадобится учетная запись сервисов платформы Эйнштейна. У Einstein Platform Services есть бесплатный уровень, который позволяет вам бесплатно выполнять сотни запросов в месяц, что идеально подходит для того, чтобы вы начали и поигрались с ним.Вы можете получить его по адресу: www.einstein.ai

    Необходимые условия:

    источник: www.medium.com

    Примечание:
    Обратите внимание, что мы собираемся создать «классификатор изображений», что означает, что он классифицирует изображения в целом. На этом этапе важно знать разницу с «обнаружением объекта», которое не только классифицирует объекты как изображение, но, кроме того, также сообщает вам, где на изображении находится объект. В этом случае мы не генерируем «ограничивающие рамки», а просто позволяем компьютеру угадывать, какие продукты он обнаруживает для изображения как отдельную единицу.В этом смысле мы проводим классификацию без какого-либо смысла локализации.

    ШАГ 1. СОБИРАТЬ ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ФОРМЫ GOOGLE

    Мы создаем форму Google, в которую люди могут загружать свои изображения еды. Это сохранит загруженные изображения на Google Диске создателя формы и добавит ссылку на файлы в листе ответов. На практике это может быть любая файловая система, если возможно создание ссылки, указывающей непосредственно на фактическое изображение. Как мы увидим, URL-адрес по умолчанию, генерируемый Google, требует некоторой настройки, чтобы API и конечная точка могли справиться с этим.

    Google Форма с возможностью загрузки файлов

    Каждое загруженное изображение получает собственный URL-адрес

    Обратите внимание, что все эти изображения фактически хранятся в том же месте, что и созданная нами форма Google. Так что да, вы правы, мы не подключаем Tableau Prep напрямую к реальным изображениям. Но эй, это позволяет нам использовать аккуратный коннектор диска Google для «подключения к изображениям» без излишнего кодирования, потому что в конкретном случае нашей конечной точке требуется только URL-адрес изображения.

    ШАГ 2. ПОДКЛЮЧИТЕСЬ К ЛИСТУ ОТВЕТОВ ФОРМЫ GOOGLE ИЗ ТАБЛИЦЫ PREP

    В Tableau Prep выберите Google Drive в качестве варианта подключения к данным и найдите лист ответов. Когда он втянут, он должен выглядеть примерно так:

    Загрузка данных с диска Google в Tableau Prep

    ШАГ 3. НАСТРОЙКА ССЫЛКИ НА ИЗОБРАЖЕНИЕ GOOGLE ДИСКА

    URL-адрес изображения имеет неправильный формат для приема конечной точкой API.Это можно легко настроить, создав вычисляемое поле с вычисляемым полем. Вжимаем
    « uc? Export = download ». Это поле было названо «источник».

    идентификатор изображения объединяется с базовым URL-адресом

    ШАГ 4. ДОБАВЛЕНИЕ СКРИПТА PYTHON В ПОДГОТОВКУ

    Этот сценарий можно разбить на 4 раздела:

    1. Импортируйте необходимые пакеты: вам понадобятся «панды», чтобы обрабатывать ваши данные как фрейм данных, и «запросы» для запроса конечных точек Einstein.

    2. Определите схему вывода. Это всегда необходимо при использовании Python с Tableau Prep. Он сообщает Tableau Prep, что мы ожидаем от конечной точки API. В этом случае нам нужны метка (предсказание компьютера о том, что это за еда), вероятность (насколько компьютер уверен, что это правильно) и источник (URL изображения).
      Примечание: мы получим 5 прогнозов (метка + вероятность) для каждого изображения

    3. Запросить конечную точку Эйнштейна.FoodImageClassifier - это готовый предварительно обученный алгоритм в предложении Эйнштейна. Ничего не нужно настраивать - готово к использованию. В строке возврата написано, что если для изображения нет метки, вернуть ERROR с вероятностью 1.

    4. Вывод в виде фрейма данных таблицы - это то, что будет отправлено обратно в подготовку таблицы.

    ШАГ 5. ПРОВЕРЬТЕ ВЫВОД PYTHON SCRIPT

    При выборе здесь одного исходного изображения будут показаны 5 прогнозов ниже.

    Компьютер не делает только одно предположение о классификации продуктов для каждого изображения, он делает множество предположений вместе, соответствующие вероятности находятся в диапазоне от 0 до 1. Слово «Между» является ключевым здесь, здесь нельзя допускать вероятности 1. API возвращает только первые 5 из этого списка вероятностей меток. Вы увидите, что для точной классификации не всегда требуется вероятность> 90%. Вероятности от 20% до 30% уже могут дать вам правильную классификацию.Но, конечно, здесь играет роль множество факторов, и, как человек, вы хотите работать только с одним выбором в конце. Решение о том, какое ограничение лучше всего подходит для вас, зависит от ряда факторов и сценария использования, который вы имеете в виду при использовании классификатора.

    В качестве последнего шага в вашем потоке напишите в опубликованный источник данных на Tableau Serve, чтобы начать визуализацию.

    ШАГ 6: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ВЫХОДА ПОДГОТОВКИ

    Давайте будем честными, вывод сам по себе - не самые сексуальные данные, которые вы когда-либо видели.Поэтому давайте визуализируем это в Tableau Desktop! Создав динамический параметр с исходным URL-адресом в сочетании с веб-объектом, вы можете выбрать и показать исходные изображения на диске Google. Затем мы создали гистограмму в правом нижнем углу панели инструментов, которая показывает пять предсказанных меток вместе с их вероятностями.

    Послушайте, это Astro проверяет результаты вашего классификатора.

    Прямо под Astro мы создали лист, который показывает лучшее предположение Эйнштейна, всегда возвращая метку с наибольшей вероятностью.Здесь мы узнаем, что CHURRO должен иметь очень отличительные «особенности», поскольку кажется, что API Эйнштейна имеет вероятность, связанную с меткой «CHURRO», не менее 99%! Что еще поразительно, так это то, что второе предположение - «YOU TIAO».

    «YOU TIAO» или в Google: «Китайские пончики»

    Честно говоря, мне тоже нужно было погуглить, но вы наверняка согласитесь, что это тоже не худшая вторая ставка, учитывая общие визуальные характеристики этих «китайских пончиков» по ​​сравнению с «чурро».

    Заключение

    Да, Tableau Prep может использоваться для выполнения задач классификации изображений при объединении Tableau Prep со службами платформы Einstein. С минимальными знаниями Python и пакета «запросы» можно быстро настроить, чтобы начать экспериментировать с бесконечными возможностями, которые предоставляет нам API компьютерного зрения.

    С конвергенцией Salesforce с продуктами Tableau впереди нас ждут захватывающие времена, поскольку мы потенциально можем предвидеть будущее, в котором эти виды услуг можно будет вызывать непосредственно из Tableau Prep без необходимости использования скрипта Python, который выполняет запрос POST. для нас.

    Кроме того, важно отметить, что мы лишь поверхностно коснулись того, что здесь возможно, поскольку мы начали только с предварительно обученной модели «из коробки». API Einstein позволяет вам программно обучать, тестировать и развертывать собственные классификаторы изображений. Ведь какая компания на Земле действительно нуждается в классификаторе продуктов питания, верно? Хотя я мог придумать несколько!

    Я могу представить, что многие компании в области контроля качества, безопасности или даже маркетинга нуждаются в анализе огромных груд изображений и не уверены, стоит ли им покупать или создавать решение, адаптированное к их конкретному варианту использования.На мой взгляд, услуги, предоставляемые платформой Эйнштейна, должны быть расположены в наилучшем месте этой дихотомии «сделай покупку», поскольку они позволяют быстро начать создавать приложения, основанные на науке о данных, с достаточной универсальностью для адаптации к конкретным потребностям вашего бизнеса.

    Но главное:

    Теперь вы знаете, как узнать, чем едят ваши коллеги во время следующей виртуальной встречи! 🙂

    Cheers,

    Тим Дрис
    Технический консультант @ Biztory


    Оставайтесь с нами в ЧАСТИ 2, где мы погрузимся в то, как мы можем использовать Tableau Prep + Einstein Vision API для чтения текста с изображений и сохранения их в базе данных! Захватывающий!

    Создание приложения-классификатора продуктов питания с помощью Google Cloud Vision

    Введение

    Что бы вы сказали, если бы я сказал вам, что на маркете есть приложение... знаете что, мы уже прошли эту часть!

    В этой статье мы создадим приложение-классификатор продуктов, а точнее приложение для определения местных деликатесов Сингапура.

    Мы, сингапурцы, одержимы едой. Давайте превзойдем эту одержимость машинным обучением.

    Мы будем использовать Google Cloud Vision API для анализа изображений еды и React Native в качестве платформы приложения.

    Требования

    • Node.js и npm
    • Устройство iOS или Android
    • Ключ API разработчика от Google Cloud Platform
    • Слойка карри

    Начальная настройка

    Обратитесь к нашей предыдущей статье о том, как создать шаблон React Native .

    Обратитесь к документации Google Cloud Vision о том, как получить ключ API и включить Cloud Vision API .

    Так что же такое Google Cloud Vision API?

    Google Cloud Vision API - это служба анализа изображений на Google Cloud Platform .

    Алгоритмы, лежащие в основе моделей машинного обучения, и то, как функционирует нейронная сеть, чрезвычайно сложны.

    Хорошая новость заключается в том, что Google Cloud Vision API позволяет разработчикам интегрировать возможности обнаружения зрения для различных приложений в простой в использовании REST API.

    Не стесняйтесь попробовать API на домашней странице Cloud Vision.

    Скажи сыр

    В этой статье мы будем использовать компонент Expo Camera.

    Приложение будет работать следующим образом.

    1. Получение разрешения доступа к камере от пользователя.
    2. Захватите изображение с помощью компонента Expo Camera и преобразуйте его в строку base64.
    3. Отправьте почтовый запрос на конечную точку Google Cloud Vision API с данными запроса для анализа изображения.
    4. Отображение пользовательского интерфейса Success или Fail в зависимости от результатов анализа изображения.

    Получение разрешения на доступ к камере от пользователя

    Сделаем необходимый импорт. Откройте App.js и вставьте следующий код.

      импортировать React из react;
    Импортировать {
        Изображение,
        Текст,
        Вид,
        Таблица стилей,
        TouchableOpacity
    } от 'react-native';
    Импортировать {
        Константы,
        Камера,
        Разрешения,
    } из 'expo';
    
    импортировать {Ионики} из '@ expo / vector-icons';  

    Затем мы устанавливаем состояние null для hasCameraPermissions и запрашиваем у пользователя доступ к камере при загрузке.

      ...
    экспорт класса по умолчанию CameraExample расширяет React.Component {
        state = {
        hasCameraPermission: нуль,
        тип: Camera.Constants.Type.back,
        };
    
        async componentDidMount () {
        const {статус} = ждать Permissions.askAsync (Permissions.CAMERA);
        this.setState ({
            hasCameraPermission: status === 'предоставлено',
        });
        }
    ...  

    Для простоты мы покажем сообщение, если пользователь откажется от доступа к камере для нашего приложения.

     ...
    оказывать() {
        const {hasCameraPermission} = this.state;
    
        if (hasCameraPermission === null) {
            return ;
        } else if (hasCameraPermission === false) {
            return  Нет доступа к камере ;
        }
    ...  

    Захват изображения с помощью компонента Expo Camera и преобразование его в строку base64

    Мы создадим функцию и назовем ее takePicture.

    Функция takePicture захватит изображение, преобразует изображение в строку base64 и передаст строковое значение другому вызову функции detectLabels .

    Функция detectLabels примет строковое значение и отправит запрос POST на Google Cloud Vision API для анализа изображения .

    Включите эту функцию в App.js .

      ...
        takePicture = async => {
        if (this.camera) {
            this.camera.takePictureAsync ({
            base64: правда,
            качество: 0,
            skipProcessing: true
            }). then (image => {
            
            });
        }
        }
    ...  

    Expo имеет набор векторных иконок, называемых Ionicons , которые устанавливаются по умолчанию при создании нашего приложения.

    Мы будем использовать значок ( ios-radio-button-on) из этой библиотеки в качестве кнопки камеры и передать функцию takePicture обработчику события onPress .

      ...
    оказывать() {
    ...
        <Просмотр>
        
        
        
        
    ...  

    Отправить почтовый запрос в конечную точку Google Cloud Vision API с данными запроса для анализа изображений

    Вот тогда все становится интересно.

    Мы используем Google Cloud Vision API для обнаружения меток для захваченного изображения через REST API.

    Для данных запроса установите тип LABEL_DETECTION и maxResults –10.

      const requestData = {
            "Запросы": [
            {
                "изображение": {
                "контент": base64
                },
                "Особенности": [
                {
                    "тип": "LABEL_DETECTION",
                    «maxResults»: 10
                }
                ]
            }
            ]
        }  

    После того, как Cloud Vision закончит анализ изображения, он вернет ответ в виде объекта JSON с различными аннотациями сущностей.

    Очень круто!

      {
        "ответы": [
        {
            "labelAnnotations": [
            {
                "mid": "/ m / 02q08p0",
                "description": "Блюдо",
                «оценка»: 0,9934035,
                «актуальность»: 0.9934035,
                "boundingPoly": {}
            },
            {
                "mid": "/ m / 02wbm",
                "description": "Еда",
                «оценка»: 0,91,
                «актуальность»: 0,91,
                "boundingPoly": {}
            },
            {
                «мид»: «/ м / 01ых»,
                "description": "Кухня",
                «оценка»: 0.93498266, г.
                «актуальность»: 0,93498266,
                "boundingPoly": {}
            },
            {
                "mid": "/ m / 0hz4q",
                "description": "Завтрак",
                «оценка»: 0,62847126,
                «актуальность»: 0,62847126,
                "boundingPoly": {}
            },
            {
                "mid": "/ m / 09jn47",
                "description": "Слойка карри",
                «оценка»: 0,6007812,
                «актуальность»: 0,6007812,
                "boundingPoly": {}
            }
            ]
        }
        ]
    }  

    Нам нужен способ показать результаты нашему пользователю.Давайте теперь создадим пользовательский интерфейс.

    Отображение пользовательского интерфейса «Успешно» или «Неудачно» в зависимости от результатов анализа изображения

    Инициализирует пустую строку для состояния description .

    Мы будем использовать this.state.description , чтобы показать результаты анализа.

      ...
    экспорт класса по умолчанию CameraExample расширяет React.Component {
        state = {
        hasCameraPermission: нуль,
        тип: Camera.Constants.Type.back,
        описание: "",
        };
    ...
    
    оказывать() {
    ...
    {this.state.description}> 
    ...
    }
    ...  

    Сделаем текст более заметным.

    Создайте компонент ClassifierText для описания в App.js .

      ...
    class ClassifierText расширяет React.Component {
        оказывать() {
        const правильно = <Просмотр>
             {this.props.description}   ;
    
        const неправильно = <Просмотр>
             {this.props.description}   ;
    
        if (this.props.isMatched == null) {
            возврат ( )
        }
    
        возвращаться (
            
            {this.props.isMatched? правильно: неправильно}
            );
        }
    }
    ...
    const styles = Таблица стилей.Создайте({
        classifier: {
        позиция: 'абсолютная',
        верх: 0,
        осталось: 0,
        справа: 0
        },
        resultsIcon: {
        позиция: 'абсолютная',
        верх: 105,
        осталось: 0,
        справа: 0,
        ширина: '100%',
        textAlign: 'центр'
        },
        верный: {
        ширина: '100%',
        высота: 140,
        paddingTop: 50,
        цвет белый',
        textAlign: 'центр',
        fontSize: 40,
        fontWeight: 'жирный',
        backgroundColor: 'зеленый'
        },
        неправильный: {
        ширина: '100%',
        высота: 140,
        paddingTop: 50,
        цвет белый',
        textAlign: 'центр',
        fontSize: 40,
        fontWeight: 'жирный',
        backgroundColor: 'красный'
        },
    });  

    Приложение, которым никто не пользуется, почти мертво.

    Включите текст призыва к действию для кнопки, чтобы вызвать реакцию пользователя.

      render () {
    ...
     Нажмите, чтобы ПОСМОТРЕТЬ 
    ...
    }
    ...  

    Вау, этот внешний вид выглядит великолепно. Хорошая работа!

    Пора продемонстрировать приложение.

    Начнем с слоеного карри.

    Очень красиво!

    Попробуем пачку Singapore Economic Bee Hoon.

    ИДЕАЛЬНО!

    А что насчет дуриана? ( Это еще не сезон дуриана, поэтому достаточно картинки.)

    Время для финансирования серии А!

    Заключение

    TL; DR : посмотрите следующее видео.