Proyecto de trabajo de fin de Grado de Daniel Fernández Alonso.
Este proyecto va ser una reconocimeinto de imágenes procesadas con Deep Learning, para sacar patrones, obteniendo así posibles registros para identificar, por medio de imagenes, rasgos de caminos, lugares arqueologicos, y cruces de caminos.
conda install -c anaconda tensorflow
conda install -c conda-forge keras
# Importamos el modelo para crear las capas
from keras.model import Sequential
# Creamos las capas de nuestra red neuronal
model = Sequential()
Nos deberia de sacar por pantalla Using TensorFlow backend
pip install tensorflow
Al darnos un problema de overffitting porque tenemos imágenes muy similares la red no aprendia a generalizar, sino que memorizaba, los resultados que podiamos obtener. Por lo que si entraba una imágenes posterior o anterior a las que entrasen en entrenamiento, esa la reconocia bien, pero si era diferente nos falla. Para solucionar este error hemos colocado la siguiente linea, para que modifique la imagen, la invierta horizontalmente, la reescale, o la gire.
entrena_datagen = ImageDataGenerator(
rescale = 1. / 255,
rotation_range = 5,
horizontal_flip = True
)
Para instalar estas librerias desde la terminal de anaconda como administrador
conda install numba & conda install cudatoolkit
Ejecutamos en terminal
conda create --name nombreAmbiente
Mención y ayuda para recordar los conocimientos y sitios donde de ha encontrado al información
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GPU - Intento instalar gpu
NUMBA -Libreria de numba
TensorFlow - Libreria de TensorFlow
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MIT Licencia del proyecto