Model ResNet

Bu fonksiyon bloğu, kullanıcıların görüntü sınıflandırma görevleri için çeşitli ResNet modellerini kullanmalarına olanak tanır. Model seçimi ve girdi yapılandırmaları için farklı seçenekler sunar.

📥 Girdiler

Choose Folder 2D ResNet modeli aracılığıyla işlenmek üzere hazır görüntü verisi sağlayan bir giriş bloğuna bağlanın.

📤 Çıktılar

Bu fonksiyon bloğunun çıktısı, giriş görüntüleri üzerinde değerlendirilmeye hazır ilgili modeli içerir.

🕹️ Kontroller

Model Type Kullanıcıların kullanmak için ResNet varyantını seçmelerine olanak tanıyan bir açılır menü (örn. ResNet50, ResNet101, vb.).

Input Size Model için istenen giriş görüntü boyutunu belirtmek amacıyla kullanılan bir metin girişi. 32 piksel minimum gereksinimini karşılayan bir tam sayı olmalıdır.

Pooling Modelde kullanılacak havuzlama türünü seçmek için açılır bir menü (Maksimum, Ortalama veya Yok).

🎨 Özellikler

Multiple Model Options Farklı performans ve karmaşıklık ihtiyaçlarına göre seçilebilecek çeşitli ResNet mimarileri sunar.

Dynamic Input Size Kullanıcı tanımlı giriş boyutu, kullanılan giriş görüntülerine bağlı olarak esneklik sağlar.

Pooling Options Kullanıcılar, mimaride kullanılacak havuzlama katmanını seçebilir; bu, modelin sınıflandırma performansını etkileyebilir.

📝 Kullanım Talimatları

1. Connect Input: Bu bloğu, işleme için görüntüler sağlayan uygun bir giriş bloğuna bağlayın; örneğin, bir görüntü klasörü.

2. Select Model Type: Model Type açılır menüsünden istenen ResNet model varyantını seçin.

3. Specify Input Size: Input Size alanına bir tam sayı girin (minimum boyut 32'dir).

4. Select Pooling Method: Havuzlama katmanlarının nasıl yönetileceğini belirlemek için Pooling açılır menüsünden bir havuzlama yöntemini seçin.

5. Evaluate Model: Bloğu çalıştırın; bu, sınıflandırma görevleri için belirtilen parametrelerle yapılandırılmış ResNet modelini çıkış olarak verecektir.

📊 Değerlendirme

Bloğu değerlendirdiğinizde, bağlı görüntü girişi temelinde yapılandırılmış bir ResNet modeli döndürecektir.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Farklı Görüntü Boyutlarıyla Çalışma

Giriş görüntülerinizin belirtilen giriş boyutuyla eşleştiğinden emin olun. Görüntüleri önceden yeniden boyutlandırmak, model performansını artırabilir ve hataları önleyebilir.

Doğru Havuzlama Yöntemini Seçme

Veri setinize bağlı olarak farklı havuzlama seçenekleriyle deney yapın. Yüksek çözünürlüklü görüntüler için Average havuzlama kullanmak, ilgili özelliklerin korunmasına yardımcı olabilir.

Girdi Renklerini Doğrulama

Model yalnızca RGB görüntüleri ile çalışır. Giriş verinizin doğru biçimde biçimlendirildiğinden emin olun. İşlemden önce görüntü kanallarını doğrulamak için Image Color Match fonksiyon bloğunu kullanabilirsiniz.

🛠️ Sorun Giderme

Geçersiz Giriş Boyutu Hatası

Bir giriş boyutu hatası ile karşılaşırsanız, sağlanan girişin 32 veya daha büyük bir tam sayı değeri olduğundan emin olun. Hata devam ederse, girdiğiniz değeri kontrol edin.

RGB Görüntü Gereksinimi

Eğer model başarısız olursa, giriş görüntülerinin doğru formatta (RGB) olduğundan emin olun. Herhangi bir gri tonlama veya farklı format görüntü hataya neden olacaktır.