Neural Network Consoleで画像を判別させる(2)データセット作成

2018.01.30

イニスジェイのサーバーエンジニアのTです。

さて、前回に引き続き、ソニーの「Neural Network Console」を触ってみたいと思います。

データセット作成

今回は画像からネコの種類を識別させてみたいと思います。学習させるためには、当然学習データが必要になります。ということで、Google画像検索などで猫画像を集めましょう!(至福

 

集めた画像の分類方法ですが、Neural Network Consoleにはなんと、フォルダ別に分類された画像をデータセットとして読み込む機能があります。ということで、ネコ画像を種類ごとに分類してこれを読み込ませます。
※ ファイル名/フォルダ名に英数字以外が含まれるとエラーになるようなので注意


(スクリーンショット中のネコ画像はいずれもWikipediaより。以下も同様。)

では、コンソールを立ち上げ、「DATASET」→「Create Dataset」を選択しましょう。

データセットの作成画面です。読み込み元と出力先のフォルダはいいとして、それ以外のパラメータを検討します。

Shaping Mode 画像のアスペクト比を合わせる方法。
今回は画像の全体を使う必要はないので、Trimmingを選択します。
Output Color Ch カラー画像なので3(RGBカラー)とします。
Output Width 画像なので適当に128としてみました。
チュートリアルを見るに、文字だと28程度で十分のようです。
Output Height
Output File 1/2 学習データと検証データの2種類を出力します。
10%を検証データとしてみました。

これで無事データセットが作成できました。