Model ResNet

Dieser Funktionsblock ermöglicht es Benutzern, verschiedene ResNet-Modelle für Bildklassifizierungsaufgaben zu nutzen. Er bietet verschiedene Optionen zur Modellauswahl und Eingabekonfigurationen.

📥 Eingänge

Choose Folder 2D Verbinden Sie sich mit einem Eingangsblock, der Bilddaten bereitstellt, die für die Verarbeitung durch das ResNet-Modell bereit sind.

📤 Ausgänge

Die Ausgabe dieses Funktionsblocks ist das entsprechende Modell, das bereit ist, auf Eingabebildern evaluiert zu werden.

🕹️ Steuerungen

Model Type Ein Dropdown-Menü, das es den Benutzern ermöglicht, die zu verwendende ResNet-Variante auszuwählen (z.B. ResNet50, ResNet101 usw.).

Input Size Ein Texteingabefeld zur Angabe der gewünschten Eingangsbildgröße für das Modell. Es sollte ein ganzzahliger Wert sein, der die Mindestanforderung (32 Pixel) erfüllt.

Pooling Ein Dropdown-Menü zur Auswahl des zur Verwendung im Modell vorgesehenen Pooling-Typs (Maximum, Durchschnitt oder Keine).

🎨 Funktionen

Multiple Model Options Bietet eine Vielzahl von ResNet-Architekturen zur Auswahl, die unterschiedlichen Bedürfnissen basierend auf Leistung und Komplexität gerecht werden.

Dynamic Input Size Benutzerdefinierte Eingangsgrößen ermöglichen Flexibilität basierend auf den verwendeten Eingabebildern.

Pooling Options Benutzer können über die verwendete Pooling-Schicht in der Architektur entscheiden, was die Klassifizierungsleistung des Modells beeinflussen kann.

📝 Nutzungshinweise

1. Connect Input: Verbinden Sie diesen Block mit einem geeigneten Eingangsblock, der Bilder zur Verarbeitung bereitstellt, z. B. einem Ordner mit Bildern.

2. Select Model Type: Wählen Sie die gewünschte ResNet-Modellvariante aus dem Dropdown-Menü Model Type.

3. Specify Input Size: Geben Sie einen ganzzahligen Wert in das Feld Input Size ein (Mindestgröße ist 32).

4. Select Pooling Method: Wählen Sie eine Pooling-Methode aus dem Dropdown-Menü Pooling, um festzulegen, wie die Pooling-Schichten behandelt werden.

5. Evaluate Model: Führen Sie den Block aus, und er gibt das ResNet-Modell aus, das mit den angegebenen Parametern für Klassifizierungsaufgaben konfiguriert ist.

📊 Bewertung

Bei der Bewertung des Blocks gibt er ein konfiguriertes ResNet-Modell zurück, das auf der verbundenen Bild-Eingabe für die Bildklassifizierung vorbereitet ist.

💡 Tipps und Tricks

Umgang mit unterschiedlichen Bildgrößen

Stellen Sie sicher, dass Ihre Eingabebilder der angegebenen Eingangsgröße entsprechen. Das vorherige Ändern der Bildgröße kann die Leistung des Modells verbessern und Fehler verhindern.

Die richtige Pooling-Methode wählen

Experimentieren Sie mit verschiedenen Pooling-Optionen basierend auf Ihrem Datensatz. Bei hochauflösenden Bildern kann die Verwendung von Durchschnitt-Pooling helfen, relevante Merkmale beizubehalten.

Überprüfung der Eingabefarben

Das Modell funktioniert nur mit RGB-Bildern. Stellen Sie sicher, dass Ihre Eingabedaten korrekt formatiert sind. Sie können einen Funktionsblock Image Color Match verwenden, um die Bildkanäle vor der Verarbeitung zu bestätigen.

🛠️ Fehlersuche

Fehler bei der ungültigen Eingangsgröße

Wenn Sie auf einen Fehler bei der Eingangsgröße stoßen, stellen Sie sicher, dass die angegebene Eingabe ein ganzzahliger Wert ist, der größer oder gleich 32 ist. Wenn der Fehler weiterhin besteht, überprüfen Sie Ihre eingegebene Eingabe.

RGB-Bildanforderung

Wenn das Modell fehlschlägt, stellen Sie sicher, dass die Eingabebilder im richtigen Format (RGB) vorliegen. Alle Graustufen- oder Bilder in einem anderen Format führen zu einem Fehler.