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【CNN】 学習済モデルによるCNN画像分類を試す! - Qiita
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【CNN】 学習済モデルによるCNN画像分類を試す! - Qiita
Introduction モデルの汎化性能や精度の検証で、テストデータのみ学習時と変更して評価する手法がありま... Introduction モデルの汎化性能や精度の検証で、テストデータのみ学習時と変更して評価する手法があります。 再度CNN学習を実行するのは学習時間がかかるため、作成したモデルを用いた推論を備忘録を兼ねて紹介します。 Resnet等の学習済モデル、自身でfine-tuning等したモデルどちらでも可能です。 使用例として、以下のような場合に役立ちます。 新しいテスト用のデータセットで汎化性能を確認したい。 Kaggle等のオープンデータセットに誤って混ざった、クラス外の画像を除去したい。 大量の生データを分類したい。 撮り過ぎたスマホの画像整理にも応用可能なため、日常にも使用シーンはありそうです。 本記事でもコードを紹介しますが、GitHubにも掲載しております。 本記事が少しでも読者様の学びに繋がれば幸いです! 「いいね」をしていただけると今後の励みになるので、是非お願いします! 環