TensorFlow で画像認識 (CNN 法)
本ページでは、Google Brain Team によって開発されたオープンソースの機械学習エンジンである、TensorFlow (テンソルフロー) を利用して、ディープラーニングの一種である、CNN 法 (Convolutional Neural Network, 畳み込みニューラルネットワーク, ConvNet とも呼ばれる) によるモデルを構築して、画像の自動クラス分類器 (判別器) を作成し、実行する方法を紹介します。 もし、まだ TensorFlow をインストールしていない場合は、「TensorFlow をインストール」の手順にてインストール作業を行いましょう。 今回使用するデータ (CIFAR-10 データセット) 本手順では、TensorFlow の Convolutional Neural Network のチュートリアル にしたがって、CIFAR-10 (読み方は、シー
pythonを使って簡単な画像分類を実現する - stMind
yhatでpythonを使って簡単な画像分類をするエントリがあったので紹介します。 画像分類のステップ 画像分類を実現するステップは以下の通りです。 学習画像を集める 画像を特徴量に変換する 識別器を学習, モデルを評価する 1. 学習画像を集める 分類器を学習するための画像を取得します。Bingの画像検索結果のHTMLを解析して、学習画像を保存します。上記のエントリでは、check（小切手）か運転免許証かを分類する例になってましたが、ここではarchitecture（建物）かfood（食べ物）を分類するようにしてみます。（SNS向けに撮った写真は建物か食べ物が多いので） スクリプトは大体同じですが、queryをハードコードせずに引数として与えるようにしました。 #-*- encoding: utf-8 -*- """ Usage: query_bing_images.py <query>
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