【Python/Keras】CNN(畳み込みニューラルネット)で画像の分類

Pythonの機械学習モジュール「Keras」でCNN(畳み込みニューラルネット)を実装し、画像を分類する方法をソースコード付きでまとめました。

CNN(畳み込みニューラルネット)で画像の分類

画像に対して深層学習(ディープラーニング)を行う場合は、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いるのが一般的です。
そこで、今回は、Python + KerasでCNNを実装し、3種類の画像を分類できる分類器を作成してみました。

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動画解説

本ページの内容は以下動画でも解説しています。

【サンプルコード1】データセットを使って分類器を作成

サンプルプログラムのソースコードです。
pillowがインストールされていない場合は「pip3 install pillow」が必要です。


img0, img1, img2ディレクトリに3種類の画像ファイルをたくさん入れます。
例えば、車、飛行機、馬を分類したい場合は、車の画像をimg0, 飛行機の画像をimg1, 馬の画像をimg2にたくさん入れます。

【サンプルコード2】作成した分類器を使う

①で保存した学習データを使って、画像を分類してみます。

試しに、データセットにない画像を与えてみました。


【Keras入門】ディープラーニングの使い方/サンプル集
Pythonモジュール「Keras」で深層学習(ディープラーニング)を行う方法について入門者向けに使い方を解説します。

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