CNTKとSVMを使った画像認識による樹木の病気判定 - Qiita

概要 樹木の病気の判定を人手でやっているのだが、人手不足でその業務を自動化できないかということがそもそものお話の始まりです。植物の病気は色々な形で現れますが、とっかかりとして枯れている木を診断できないかどうかを機械学習で作成してみました。画像認識の領域になるので、画像処理で特徴抽出して、SVMのようなロジックで分類器を構成するというのが一般的なやり方になると思います。 でもそのようなやり方は特徴抽出の方法に依存し、その後の展開に問題が発生しそうです。そのような事情でDeep Learningを使ってみることにしました。ただ、一から、学習させるととても時間がかかります。そのことから転移学習という手法を使ってみることにします。Deep Learrningは大枠特徴抽出している部分と分類している部分にわかれます。分類器に入る直前の最後の全結合層が一番特徴を表していると考えられています。その最終の