Clasificación de imágenes con TensorFlow utilizando InceptionResNetV2

TensorFlow es una de las librerías más populares para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático y procesamiento de datos. En este artículo, vamos a explorar cómo utilizar TensorFlow para clasificar imágenes utilizando el modelo InceptionResNetV2.

¿Qué es InceptionResNetV2?

InceptionResNetV2 es un modelo de red neuronal convolucional (CNN) que combina las ideas de las arquitecturas Inception y ResNet para lograr una mejor precisión en la clasificación de imágenes. Este modelo ha sido pre-entrenado en un conjunto de datos masivo y puede ser utilizado para tareas de clasificación de imágenes con alta precisión.

Cómo utilizar InceptionResNetV2 en TensorFlow

Para utilizar el modelo InceptionResNetV2 en TensorFlow, primero necesitamos cargar el modelo pre-entrenado. TensorFlow proporciona una API para cargar modelos pre-entrenados y realizar inferencias en ellos. Una vez que hemos cargado el modelo, podemos pasar una imagen de entrada a la red y obtener la clasificación de esa imagen.

A continuación se muestra un ejemplo sencillo de cómo cargar el modelo InceptionResNetV2 en TensorFlow y clasificar una imagen de entrada:

	import tensorflow as tf
	from tensorflow.keras.applications.inception_resnet_v2 import InceptionResNetV2
	from tensorflow.keras.applications.inception_resnet_v2 import preprocess_input
	from tensorflow.keras.preprocessing import image
	import numpy as np

	model = InceptionResNetV2(weights='imagenet')

	img_path = 'my_image.jpg'
	img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
	x = image.img_to_array(img)
	x = np.expand_dims(x, axis=0)
	x = preprocess_input(x)

	preds = model.predict(x)
	print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
	

En este ejemplo, estamos cargando el modelo InceptionResNetV2 pre-entrenado con pesos obtenidos de la base de datos de ImageNet. Luego, cargamos una imagen de entrada, la preprocesamos y la pasamos a través del modelo para obtener la clasificación de la imagen. Finalmente, imprimimos las tres clases más probables a las que pertenece la imagen.

Conclusión

En resumen, TensorFlow ofrece muchas herramientas potentes para realizar tareas de clasificación de imágenes, como la red neuronal InceptionResNetV2. Con la ayuda de estos modelos pre-entrenados, podemos realizar clasificaciones precisas en imágenes con muy poco esfuerzo. ¡Prueba a utilizar InceptionResNetV2 en TensorFlow y experimenta con tus propias imágenes!