图像识别是一项人工智能任务，旨在分析图像并将物品归类到各个类别中。本文重点介绍图像识别的训练阶段。

在过去的几十年里，机器学习研究人员开展了许多不同的研究，这些研究不仅是为了让我们的生活更轻松，也是为了提高某些经济领域的生产力和效率。人工智能和物体检测对他们来说特别有趣。由于他们的辛勤工作，许多企业和活动已经能够在其内部流程中引入人工智能。医疗专业人员在涉及记录图像的医疗检查（如 X 光或超声波扫描）中使用它来检测肿瘤或异常情况。机场安检人员使用它来检测乘客或可能无人看管的行李的任何可疑行为。自动驾驶汽车甚至用它来检测自行车、其他汽车甚至行人等障碍物的存在。

图像识别（又称物体检测）改变了我们的生活和工作方式。但在发布图像识别应用程序之前，它需要经历一个完整而复杂的过程。其中一个步骤至关重要：训练物体检测模型并验证结果。本文将强调在使用此类工具之前对其进行训练的重要性。它还将回顾获得好的结果所需遵循的三个步骤，并深入探讨用于物体检测的模型训练技术的细节。

为什么训练图像识别应用程序很重要？

如今，计算机视觉和人工智能已成为非常重要的行业。众所周知，它使用非常有效的工具，能够解决许多不同的问题。图像识别在当今社会开始占据关键地位。许多公司的首席执行官确实相信它代表了他们活动的未来，并已经开始将其应用于他们的系统。

图像识别（或物体检测）主要依赖于人类与环境的互动方式。这项特定任务使用不同的技术来模仿人类视觉皮层的工作方式。这些不同的方法将一张或一组图像输入到神经网络中。然后，它们输出通常由矩形界定的区域，这些矩形带有分别定义图像中物体的位置和类别的标签。

训练模型对于使其正确运行至关重要。人工智能和机器学习认为，当您安装和设置新应用程序时，需要对一定数量的标记样本进行训练，以学习从图像中识别对象的能力。由于它依赖于对人脑的模仿，因此确保它能显示与人类相同（或更好）的结果非常重要。物体检测是一个需要与学习新事物的人相同的训练的过程。你练习得越多，你就会变得越好。它与计算机设备和程序的工作原理完全相同。

只有当训练后的模型符合各种规则时，数据科学家或项目经理才会验证该过程并说它可以自行运行。

现在让我们回顾一下训练图像识别的三个必要步骤。

彻底训练图像识别需要遵循三个步骤

您已决定将图像识别引入公司的系统。如果您采用建议的监督方法以获得准确的结果，则需要进行训练阶段。它将允许您分析结果并确保它们与您正在寻找的输出相对应。

步骤1：准备训练数据集

从头开始训练对象检测模型需要一个后续图像数据库。Keras 平台上有许多免费数据集可供下载。在此之后，您可能需要进行数据增强，以避免在训练阶段过度拟合对象。数据增强包括通过创建新的参考来扩大图像库。更改图片的方向，将其颜色更改为灰度，甚至模糊它们。所有这些选项都会创建新数据并允许系统更轻松地分析图像。

输入数据后，必须使用特定格式。格式化图像对于机器学习程序至关重要，因为它需要理解所有图像。如果图片的质量或尺寸差异太大，系统处理所有内容将非常具有挑战性且耗时。

保存类别并注释图像后，您必须清楚地识别图像中对象的位置。然后需要使用边界框。您只需在需要识别的对象周围绘制矩形并选择匹配的类别即可。

步骤2：准备并了解卷积神经网络模型的工作原理

图像识别应用程序通常与卷积神经网络模型配合使用。这是您在训练应用程序时必须使用的方法。

我们知道，机器不会将图像视为一个整体，它会分析从图像中得出的数据：像素。神经网络模仿人类神经元的活动，充当特征提取器。它们将直接从图片中提取特征，并将其引入系统进行分析。当数据和图像被正确注释时，它有助于模型挑选出有趣的特征，以便给出正确的分类。这就是卷积神经网络或 CNN 的作用。

在安装 CNN 算法之前，您应该了解有关该特定模型的复杂架构及其工作方式的更多详细信息。

CNN 的架构由各种层组成，这些层旨在引导不同的动作。该模型将首先获取图片的所有像素，然后应用D一个过滤器或层，称为卷积层。获取所有像素后，该层将从中提取一些特征。这将创建一个特征图，从而实现对象检测和识别的一步。可以根据您希望模型检查的特征数量（图片中看到的形状、颜色、纹理等）应用更多卷积层。

当所有数据都分析完毕并收集到特征图中时，就会应用激活层。这是为了简化结果，让算法能够更快地处理它们。

为了使该方法更加高效，在此过程中应用了池化层。这些层旨在收集和压缩图像中的数据，并在使用其他层之前清理它们。这些层非常重要，因为它们可以避免过度拟合，过度拟合可以防止模型识别图片中可能重叠的两个元素（例如，一个女孩背着包站在车前）。池化层是提高 CNN 模型准确性的好方法。

对图像应用扁平化和全连接层，以便组合所有输入特征和结果。此步骤对于图像识别至关重要。

这些卷积神经网络的训练是有原因的。在训练数据上训练完所有这些层之后，如果结果令人满意，就可以启动图像识别应用程序了。但有一个因素你应该考虑：训练模型的时间越长，应用程序的性能和准确性就会越好。  

步骤3：评估和验证系统的训练结果

在正式使用图像识别模型之前，进行评估和验证过程非常重要。这将使您能够确保您的解决方案符合其集成到的系统所需的性能水平。

您的模型已经训练完毕，但现在您想要评估此训练阶段的结果。必须使用不同的数据集，评估训练后的模型将告诉您训练阶段是否成功。这个新数据集对于您的算法来说是未知的，称为验证数据集

将这组新的图像和图片的分析结果与训练阶段的结果进行比较，以比较它们在识别和分类图像时的准确性和性能。

如果你注意到各种输出之间存在差异，你可能需要再次检查你的算法并继续新的训练阶段。但这一次，也许你应该修改在D一次训练中应用的一些参数。也许问题在于图片的格式，而每张图片的格式并不相同。或者可能是图片缺乏变化的结果。在这种情况下，你应该尝试进行数据增强，以便提供更大的数据库。这甚至可能是关于你的类别标签的问题，例如，这可能不够清晰。

一旦新的训练阶段让您感到满意，您就应该经历后的测试阶段。在这一阶段，您将使用第三组数据（测试集）来检验您的算法。有人可能会认为这个后的测试并不那么重要，但您可能对验证数据集上的参数进行了过度优化。您需要检查这些修改是否成功。因此，使用未知图片集进行后的测试是必要的。这也是验证程序的准确性及其处理图像的速度的机会。