Clasificación de imágenes

En este ejercicio, utilizarás el mismo conjunto de datos de Flickr que anteriormente, que contiene 30 000 imágenes y sus correspondientes pies de foto. Ahora clasificarás la imagen utilizando un modelo preentrenado.

Foto de dos personas, una de ellas tocando la guitarra.

Se han cargado la imagen de muestra (image) y el módulo de canalización (pipeline).

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Modelos multimodales con Hugging Face

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Instrucciones del ejercicio

Carga el pipeline image-classification con el modelo preentrenado google/mobilenet_v2_1.0_224.
Utiliza el proceso para predecir la clase de la imagen de muestra.
Imprime el primero (el de mayor probabilidad) label.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Load the image-classification pipeline
pipe = ____

# Use the pipeline to predict the class of the sample image
pred = ____

# Print the first (highest probability) label
print("Predicted class:", ____)

Editar y ejecutar código

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Modelos multimodales con Hugging Face

IntermedioNivel de habilidad

4.9+

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Navega por el centro de modelos de Hugging Face y transforma texto sin procesar, audio y datos visuales en formatos compatibles con la IA. Aprende a encontrar los modelos más populares y recientes para tareas como la generación de texto y aprovecha la potencia de los procesos predefinidos.

Exercise 1: Navegación por el modelo Hugging Face Exercise 2: ¿Cuántos modelos?Exercise 3: Encontrar el modelo de texto a imagen más popular Exercise 4: Preprocesamiento de diferentes modalidades Exercise 5: Tokenización de texto Exercise 6: Preprocesamiento de imágenes Exercise 7: Preprocesamiento de audio Exercise 8: Tareas y evaluaciones de la canalización Exercise 9: Generación de leyendas de tuberías Exercise 10: Pasar argumentos con nombre Exercise 11: Evaluación del modelo en un conjunto de datos personalizado

Aprende a dominar modalidades individuales con modelos de última generación. Sumérgete en la visión artificial para la clasificación y segmentación de imágenes, explora el reconocimiento de voz y la síntesis de texto a voz, y aprende técnicas eficaces de ajuste fino. Desarrolla habilidades prácticas con modelos preentrenados de la biblioteca de transformadores de Hugging Face.

Exercise 1: Visión artificial Exercise 2: Clasificación de imágenes

Ejercicio actual

Exercise 3: Detección de objetos Exercise 4: Eliminación del fondo de una imagen Exercise 5: Ajuste de modelos de visión artificial Exercise 6: Ajuste del CV: preparación del conjunto de datos Exercise 7: Ajuste del CV: clases de modelos Exercise 8: Ajuste del CV: configuración del entrenador Exercise 9: Reconocimiento de voz y generación de audio Exercise 10: Reconocimiento automático del habla Exercise 11: Creación de incrustaciones de voz Exercise 12: Eliminación de ruido en audio Exercise 13: Ajuste de los modelos de conversión de texto a voz Exercise 14: Ajuste de un modelo de conversión de texto a voz Exercise 15: Generación de nuevo discurso

Aprende a fusionar información visual, textual y de audio para crear aplicaciones de IA más completas. Domina técnicas como CLIP para la clasificación sin entrenamiento previo, crea analizadores de sentimientos que ven y leen, y crea detectores de emociones que combinan expresiones faciales con la voz. Lleva tus modelos de IA más allá del pensamiento unimododal.

Exercise 1: Clasificación de imágenes sin entrenamiento previo Exercise 2: Aprendizaje sin disparos con CLIP Exercise 3: Evaluación automática de la calidad de los pies de foto Exercise 4: Análisis multimodal del sentimiento Exercise 5: Modelos de lenguaje visual (VLM) con indicaciones Exercise 6: Clasificación multimodal del sentimiento con Qwen Exercise 7: Clasificación de vídeos sin entrenamiento previo Exercise 8: División de audio y vídeo Exercise 9: Análisis de sentimiento en vídeo con CLIP CLAP

¡Transforma tus ideas en realidad! Domina técnicas de IA de vanguardia para generar y manipular contenido visual utilizando indicaciones de texto. Crea imágenes impresionantes, edita fotos de forma inteligente y crea potentes sistemas de preguntas y respuestas para imágenes y documentos. Convierte tu visión creativa en realidad digital con IA multimodal.

Exercise 1: Respuesta visual a preguntas (VQA)Exercise 2: VQA con transformadores de lenguaje visual (ViLT)Exercise 3: Document VQA con LayoutLM Exercise 4: Edición de imágenes con modelos de difusión Exercise 5: Edición personalizada de imágenes Exercise 6: Relleno de imágenes Exercise 7: Generación de vídeo Exercise 8: ¡Crea un vídeo!Exercise 9: Evaluación del rendimiento de la generación de vídeos Exercise 10: ¡Enhorabuena!