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Fonte: Caltech 101 L. Fei-Fei, R. Fergus and P. Perona.Learning generative visual models from few training examples: an incremental Bayesian
approach tested on 101 object categories. IEEE. CVPR 2004, Workshop on Generative-Model Based Vision. 2004
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Webinar Classificação Images com MATLAB

  • 2. Webinar Classificação de imagens com MATLAB Flávio Pol Engenheiro de Aplicação flavio.pol@opencadd.eng.br
  • 3. Pág. Agenda • Importar conjuntos de imagens no MATLAB • Encontrar padrões ou modelos que representem a imagem • Testar o classificador • Adquirir imagens: Câmera • Deep Learning: Rede Neural Convolucional Alexnet pretreinada • Dúvidas? 3
  • 4. Pág. Desafio: como lidar com tantas imagens? • Dispositivos móveis • Videos na internet • Câmeras em todo lugar 4 Fontes: http://www.kpcb.com/internet-trends https://www.mathworks.com/content/dam/mathworks/mathworks-dot-com/company/events/conferences/matlab-virtual- conference/2015/proceedings/working-with-large-sets-of-images.pdf
  • 5. Pág. Classificação de imagens • Dado um conjunto de imagens de carros, motocicletas e aviões • Vamos criar um modelo que classifique as imagens por categorias Fonte: Caltech 101 L. Fei-Fei, R. Fergus and P. Perona.Learning generative visual models from few training examples: an incremental Bayesian approach tested on 101 object categories. IEEE. CVPR 2004, Workshop on Generative-Model Based Vision. 2004 http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/ Algoritmo classificador de imagens Motorbike 5
  • 6. Pág. imageSet class imgSet = imageSet(imageLocation) retorna um objeto para armazenar um conjunto ou vários de imagens. Você pode usar esse objeto para gerenciar suas imagens no MATLAB sem precisar carregalas na memória (Workspace). Importar muitas imagens no MATLAB Fonte: https://www.mathworks.com/help/vision/ref/imageset-class.html imageset DEMO 6
  • 7. Pág. Machine learning utiliza dados para produzir um modelo que aplicamos em uma determinada tarefa Hand Written Program If brightness > 0.5 then ‘hat’ If edge_density < 4 and major_axis > 5 then “boat” … ‘boats’ ‘mugs’ ‘hats’ Machine Learning 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 = < 𝑴𝒂𝒄𝒉𝒊𝒏𝒆 𝑳𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈 𝑨𝒍𝒈𝒐𝒓𝒊𝒕𝒉𝒎 >(data, label) ‘boats’ ‘mugs’ ‘hats’ Computer Vision Machine Learning DEMO 7
  • 8. Pág. Training Data Feature Extraction Learning or Modelling Training Classifier / Model ‘hat’ Input Image Feature Extraction Classification Classification Machine Learning workflow com imagens 8
  • 9. Pág. Teste visual do classificador 9 App
  • 10. Pág. Deep Learning em 11 linhas de código MATLAB • Exemplo simples de uma Rede Neural Convulacional conhecida como Alexnet, a qual foi pretreinada para reconhecimento de objetos Fonte: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/60659-deep-learning-in-11-lines-of-matlab-code DEMO 10
  • 11. Pág. Perguntas 11 Utilize a aba perguntas do GoToWebinar
  • 12. Pág. OBRIGADO! flavio.pol@opencadd.eng.br AV. BRIGADEIRO FARIA LIMA, 1931, CJ 152 JARDIM PAULISTANO SÃO PAULO / SP