Pytorch×MNIST手書き数字認識 PNG画像を入力に予測してみる - Qiita
pytorchで画像認識のモデルを作って。テストデータを評価する、って記事はたくさんありましたが、JPEGとかPNGとかの画像を実際に読み込んで予測してみた記事があんまりない気がしたので、まとめてみました。 今回のゴール PNG画像をPyTorchで作った学習モデルに通して予測してみます。 モデルはMNISTの手書き数字認識を使います。 学習モデルの構築 Google ColaboratoryでPyTorchでMNISTを学習したモデルを保存し、それを読み出して使う簡単サンプル - 人工知能プログラミングやってくブログ この記事を参考に学習モデルを作ります。 動かすと1,725,616バイトのmnist_cnn.ptができました。 機械学習モデルを使って予測する PyTorch 1.1 Tutorials : 画像 : PyTorch を使用した画風変換 – PyTorch この記事を参考
(1) MNIST画像データをダウンロード – MNISTやってみる！
20,598 views この記事は最終更新から 1452日 が経過しています。 1. MNISTファイルの入手 MNIST手書き文字画像データはこちらのサイトから入手できます。 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 提供されるデータは以下の4種類 (1)学習用画像 (2)学習用画像のラベル(=識別番号) (3)テスト用画像 (4)テスト用画像のラベル(=識別番号) 2. ファイルの形式 ファイルの形式は上記ページの下の方の FILE FORMATS FOR THE MNIST DATABASE に書かれている。 仕様はとってもシンプルだ。 例えば、学習用画像データは以下のような決まりでファイルに格納されている。 なお、ダウンロードしたファイルは gzip型式で圧縮されており、gunzipコマンドで解凍できる。 [user@dog-server]$ ls -l
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
