Autor: Brito, Fred
Resumen: En este proyecto trabajo de investigación se derrollara un clasificador de Imagenes de animales utilizando Redes Neuronales Convulocionales (o CNN por sus siglas en inglés:Convolutional Neural Network).
Se puede probar una implementación en html del modelo usando la cámara del dispositivo en el siguiente link:
Objetivo: El objetivo de este trabajo es perfilar el uso de Clasificadores de Imagen usando Redes Neuronales Convolucionales.
Descripción de Datos: Set de imagenes de animales, contiene alrededor de 28K imágenes de animales de formato .jpg, .jpeg y .png. Las mismas son calidad media y de tres canales (rgb). Pertenecen a 10 categorías:
- 'araña'
- 'ardilla'
- 'caballo'
- 'elefante'
- 'gallina'
- 'gato'
- 'mariposa'
- 'oveja'
- 'perro'
- 'vaca'
El directorio principal está dividido en carpetas, una para cada categoría. El recuento de imágenes para cada categoría varía de 2K a 5K unidades. Ya que el conjunto de imagenes se encuentra en un directorio principal, el mismo No se encuentra dividido en train y test.
Todas las imágenes se han recopilado de "imágenes de Google" y han sido revisadas por humanos. Hay algunos datos erróneos para simular condiciones reales (por ejemplo, imágenes tomadas por los usuarios de su aplicación).
Los mismos serán importados desde kaggle:
Se puede usar la API command de kaggle:
kaggle datasets download -d alessiocorrado99/animals10
Tabla de Resumen:
| Etiqueta | Tipo de Dato | Descripción |
|---|---|---|
| imagen | Imagen (.jpg .jpeg .png) | Imagen de animal |
| etiqueta | Texto (string) | Etiqueta de clase de imagen |