ディープラーニングを使用してファッションアイテムの画像を分類する（後編） - JBS Tech Blog

はじめに データセット モデル バージョン・環境 実装 結果 まとめ 参考リンク はじめに 後編では、PyTorchというフレームワーク上で畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使ったディープラーニングの手法を利用して、実際にファッションアイテムの画像をカテゴリ分類してみます。 用途としては、通販サイトの商品登録を楽にするために、商品画像をアップロードすると商品カテゴリを自動でサジェストする機能に使うためのモデルを想定しています。 データセット Fashion-MNISTという、ファッションアイテムの画像が10クラスにラベル付けされているデータセットを使用します。 28×28のグレースケール画像が、訓練用に6万点、テスト用に1万点用意されています。 github.com モデル PyTorchには既に大規模なデータセットによって学習済みのモデルが複数実装されています。この中から「VGG

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ディープラーニングを使用した画像分析についての記事後編です。今回は実際にサンプルデータを使って学習モデルを作成しています。学習時間はインスタンスのスペックでも変わってきそうですね！