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Tensorflowの画像分類でよさこいの鳴子を判定する。

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メモ

tensorflowで分類分けをしてみましたので、メモを残しときます。
かなり古いPC(10年前ぐらいのPCにUbuntuを載せてます)の環境で画像の分類分けをする際、
テンソルフローのバージョンを1.5にしないとCPUの仕様で動かないらしいです。

※画像分類分けに関して参考にしたサイト
https://blog.ch3cooh.jp/entry/20180930/1538287200

ざっくりファイル処理内容の説明

  1. retrain.pyというファイルで分類分けし学習モデルを作成します。
    今回は鳴子の画像と猫の画像を学習させました。(フォルダ分けして猫と鳴子をそれぞれの画像を入れてます)
  2. label_image.pyというファイルで学習モデルを参照してテスト画像を判定します。
    今回はテスト画像に鳴子を用意し判定しました。

尚、それぞれのファイルにパラメーターとして階層など場所を渡しています。

pip install tensorflow==1.5
pip install tensorflow_hub==0.2.0
python retrain.py \
  --bottleneck_dir=bottlenecks \
  --how_many_training_steps=1000 \
  --model_dir=inception \
  --summaries_dir=training_summaries/basic \
  --output_graph=retrained_graph.pb \
  --output_labels=retrained_labels.txt \
  --image_dir=img
python label_image.py  \
  --graph=retrained_graph.pb  \
  --labels=retrained_labels.txt  \
  --output_layer=final_result  \
  --image=test_images/x.jpg  \
  --input_layer=Mul

ソースは下記よりダウンロード
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.5/tensorflow

wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/r1.5/tensorflow/examples/label_image/label_image.py
wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/r1.5/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

dlibで鳴子を認識させるまで{機械学習教師あり}。

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dlibで鳴子を認識させるまで{機械学習教師あり}。
参考にしたサイト:
https://qiita.com/m-hayashi/items/fc30ca4cda5c0904cc03
https://dev.startialab.blog/python/a28

ソースコードはほぼ似ているので上記を参考にすれば上手く動くかと思います。
尚、dlibのインストール時に怒られたので

yum install cmake

行いました、その他ついでに

yum install make

も入れておけば良いかなと個人的には思いました。
尚、機械学習させる場合はpipでインストールするとimglabが入っていないので
dlibを公式サイトからダウンロードしビルドしないといけないです(imglabも忘れずに)。

今回、鳴子を認識させるモデルをサイトにzipファイルで置いときますのでご自由に使用ください。
静止画なら何とか認識させる事ができます。ただし正面からの鳴子に限りますが

zipファイルは下記になります。
http://taoka-toshiaki.com/ML/YOSAKOI/yosakoi_Model.zip

注意:モデルの精度はあまり良くないと思います。りんごも鳴子と認識しそうな勢いです😅