Model VGG

Dieser Funktionsblock integriert ein VGG-Convolutional-Neural-Network-Modell in Ihr Projekt und ermöglicht es Ihnen, Bildklassifizierungsaufgaben mit den Architekturen VGG16 oder VGG19 durchzuführen.

📥 Eingänge

Choose Folder 2D Der Eingang erwartet Daten von einem "Choose Folder 2D"-Block, der Bilder in einem kompatiblen Format zur Modellevaluierung bereitstellen sollte.

📤 Ausgänge

Dieser Funktionsblock gibt ein trainiertes VGG-Modell zur Evaluierung und Inferenz zurück.

🕹️ Steuerungen

Model Type Ein Dropdown-Menü zur Auswahl der VGG16- oder VGG19-Modellarchitektur.

Input Size Ein Feld zur Angabe der Eingangsgröße für das Modell, das die Abmessungen der Bilder darstellt (muss mindestens 32 betragen).

Pooling Ein Dropdown-Menü zur Auswahl der im Modell zu verwendenden Pooling-Methode (Max, Average oder None).

🎨 Funktionen

Pre-Trained Models Benutzer können aus zwei beliebten VGG-Architekturen wählen, die für Bildklassifizierungsaufgaben konzipiert sind.

Flexible Input Size Die Eingangsgröße kann entsprechend den Abmessungen Ihrer Bilder angepasst werden, um die Kompatibilität mit der VGG-Architektur zu gewährleisten.

Pooling Options Bietet Auswahlmöglichkeiten zwischen verschiedenen Pooling-Methoden, die eine angepasste Modellarchitektur ermöglichen.

📝 Nutzungshinweise

1. Input Connection: Verbinden Sie die Ausgabe eines "Choose Folder 2D"-Blocks mit dem Eingang dieses Funktionsblocks.

2. Select Model: Wählen Sie entweder VGG16 oder VGG19 aus dem Dropdown-Menü Model Type.

3. Input Size: Geben Sie die gewünschte Eingangsgröße für die Bilder im Feld Input Size an. Stellen Sie sicher, dass der Wert 32 oder größer ist.

4. Choose Pooling Method: Wählen Sie eine Pooling-Methode (Max, Average oder None) aus dem Dropdown-Menü Pooling.

5. Evaluate: Führen Sie den Funktionsblock aus, um das ausgewählte VGG-Modell zu erstellen und zurückzugeben, das dann bereit ist, um Bilder zu bewerten.

📊 Bewertung

Wenn er ausgeführt wird, erstellt und gibt dieser Funktionsblock ein VGG-Modell zurück, das Bilder der angegebenen Größe verarbeitet und die ausgewählte Pooling-Methode anwendet, bereit für die Inferenz.

💡 Tipps und Tricks

Wählen der Eingangsgröße

Für optimale Ergebnisse sollten Sie gängige Eingangsgrößen wie 64, 128 oder 224 verwenden, je nach Ihrem Datensatz und der Auswahl des Modells. Modelle wie VGG werden häufig mit 224x224-Bildern trainiert.

Pooling-Methoden

Testen Sie verschiedene Pooling-Methoden, um zu sehen, wie sich diese auf die Leistung des neuronalen Netzwerks auswirken. Durchschnittliches Pooling kann die Dimensionalität effektiv reduzieren, während maximales Pooling möglicherweise Merkmale besser bewahrt.

Berücksichtigung des Modelltyps

Sowohl VGG16 als auch VGG19 haben ähnliche Funktionen, aber VGG19 hat mehr Schichten und kann subtilere visuelle Merkmale besser erfassen. Je nach Anwendungsfall kann es unterschiedliche Klassifizierungsergebnisse liefern.

🛠️ Fehlersuche

Ungültige Eingangsgröße

Stellen Sie sicher, dass die angegebene Eingangsgröße ein numerischer Wert ist und nicht kleiner als 32. Dieser Eingang ist entscheidend, damit das Modell die eingehenden Bilder korrekt verarbeiten kann.

Farbtyp-Anforderung RGB

Wenn Sie auf einen Fehler bezüglich des Eingangsfarbtyps stoßen, stellen Sie sicher, dass Ihre Bilder im RGB-Format vorliegen, da das VGG-Modell speziell darauf trainiert ist, solche Farbeingaben zu erkennen.