Capstone_Chihuahua_Muffin

將影像分類為吉娃娃或藍莓鬆餅

大會：數據科學沉浸式頂點項目

問題陳述：

背景 - Meme ：2016 年，一個meme 病毒式傳播，它向人們提出了一個他們以前可能從未想過會具有挑戰性的問題：你能分辨出這些你以前從未認為相似的圖像之間的區別嗎？

（圖片來源：Elle 雜誌，https://www.elle.com/culture/news/a34939/animals-or-food/）

身為吉娃娃狗的主人，我的興趣集中在這對配對上：

背景 - 圖像分類：關於圖像分類演算法經常提出的一個說法是，雖然它們可以以相當好的準確度快速區分數千張圖像，但孩子可以以更高的準確度區分圖像。

吉娃娃與藍莓鬆餅的問題讓我著迷，因為在為迷因選擇的特定特寫角度的情況下，人類無法輕鬆地區分這些圖像。

問題陳述：在建立了一個圖像分類模型，該模型可以預測圖像是吉娃娃還是藍莓鬆餅，並在縮小後明顯不同的照片上進行訓練，該圖像分類模型能否準確預測模因中具有挑戰性的放大照片的分類？

型號類型：

我首先使用抓取的圖像從頭開始訓練 CNN。我由此得出的最大準確度是 85%。然後，我結合了圖像資料生成來增加我的訓練規模。這並沒有提高我的準確性，但確實提高了運行模型的速度。最後，我實現了遷移學習並實現了 >99% 的準確率。