PythonMania

普段はロボットとAIを組み合わせて色々作ってます。Python関係以外も色々投稿していくと思います。

Keras

【Python】Kerasで学習したモデルをアプリに組み込む際の注意点【DeepLearning】

学習済のモデルをアプリに組み込んで使おうとしたときに以下のようなエラーが出ることがある。 Cannot interpret feed_dict key as Tensor これはkerasがスレッドセーフではないために、読み込んだモデルが別のスレッドでは動作しないために発生するエラーで…

【Python】kerasで学習したモデル・パラメータを読み込んで推論してみる【DeepLearning】

アプリに組み込んだりする際に、いちいちモデルを記載して学習して~というのは負担が大きいので通常は学習後にモデル・パラメータを保存しておき、それらを読み込む形でアプリに組み込む 今回は以前ResNet50をfine-tuningしたものを読み込む形で推論を行う、…

【Python】Kerasで学習したモデルとパラメータの保存・読み込み方法 【DeepLearning】

自分用にメモ 保存時 #モデルの保存 model_json_str = model.to_json() open(' model.json', 'w').write(model_json_str) #パラメータの保存 model.save_weights(' model.h5'); 読み込み時 #モデルの読み込み model = model_from_json(open("~/model.json", …

【Python】画像認識 - kerasでResNet50をfine-tuningしてみる 【DeepLearning】

#必要なライブラリの読み込み from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from PIL import Image import os from glob import glob from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import cv2 from keras.utils import np_…

【Python】画像認識 - kerasで InceptionResNetV2をfine-tuningしてみる 【DeepLearning】

今回は InceptionResNetV2 モデルをfine-tuningしてみたいと思います。 基本的な流れは以前紹介したVGG16やXceptionと同様ですが、InceptionResNetV2の場合は学習させる画像のサイズを139以上に設定しないとエラーが起きます。keras.io また固定する層の数も…

【Python】画像認識 - kerasでXceptionをfine-tuningしてみる 【DeepLearning】

前回はVGG16を転移学習してみましたが、今回はKerasに含まれているpretrained_modelのうちXceptionを扱ってみたいと思います。 以前の記事でも書きましたが、XceptionはInceptionというモデルの改良版であり、 パラメータ・層の深さともに軽量化されています…

【Python】画像認識 - KerasでVGG16のfine-tuningを試してみる 【DeepLearning】

これまでfastaiを使った転移学習は行ってきましたが、学習した結果を使ってアプリを作成したりする場合にはKeras(Tensorflow)の方が便利そうだったので今回はkerasを使った転移学習を行っていきます。 学習に使用するデータセットは例によってKaggleのいつも…

【Python】画像認識 - Kerasで学習を行えるようにデータセットを整形する 【DeepLearning】

from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from PIL import Image import os from glob import glob from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import cv2 #画像のサイズ指定 ScaleTo = 70 seed = 7 #トレーニングデ…

【Python】画像認識 - kerasでCNNモのモデルを作ってみる② 【DeepLearning】

スポンサードリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({ google_ad_client: "ca-pub-7997681574590118", enable_page_level_ads: true }); from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras.lay…

【Python】keras 画像データセットの読み込み方 【DeepLearning】

多クラス分類 csvのラベルファイルがある場合 #ラべルの読み込み LABELS = "../input/train.csv" train_df = pd.read_csv(LABELS) top = sorted(list(train_df['label_id'].value_counts().head(16).index)) train_df = train_df[train_df['label_id'].isin(…

【Python】画像認識 - VGG19で犬の種類分類をしてみる 【DeepLearning】

今回はこちらをもとに学習していきますwww.kaggle.com コンペではないのですが、kernelが非常に勉強になります。 犬の画像から120の犬種を判別していきます。 使用しているモデルはVGG19で、今回は前加工等はしていません。以下コードになります。 #必要なラ…

【Python】画像認識 - CNNモデルの作成【DeepLearning】

今回はこちらのコンペをもとにCNNモデルの作成までをまとめてみます www.kaggle.com 以下コードになります。 Kerasを使用してモデルを作成しています。 #必要なライブラリの読み込み from numpy.random import seed seed(101) from tensorflow import set_ra…

【Python】画像認識 - Xceptionモデルを活用した学習【Deepleaning】

前回に引き続き以下のコンペをもとに勉強していきます。www.kaggle.com 今回は学習済モデル(Xception_model)を活用して転移学習を行ったものです。XceptionとはImageNetを学習したモデルでInceptinの改良版みたいです。XceptionはInceptionと違い、空間方向…

【Python】画像認識 - 画像の読み込み・前加工から学習精度検証までを一通りやってみる【DeepLeaning】

今回は前回同様CNNを活用して、画像認識のやり方についてまとめていきます。 今回も題材にしたコンペはこちらです。 www.kaggle.com 全体の流れとして①データの読み込み ②OpenCVを使ったデータ加工(マスク処理等) ③Kerasによるデータ複製 ④KerasでCNN構築 ⑤…

【Python】画像認識 - CNNを実装してみる【Python】

今回はKerasを使ってConvolutional Neaural Network(CNN)を構築し、実際に学習を行ってみたいと思います。 今回も今までと同様、植物の画像分類コンペを取り上げて勉強していきます。www.kaggle.com #必要なライブラリの読み込み import glob import os from…

【Python】画像認識における転移学習の活用【DeepLeaning】

機械学習の技術向上のためにKaggleのKernelの写経を始めたので、 記録として記事を書いていきます。 画像認識系の勉強をしたかったので、 「Plant Seedling Classification」という植物の分類「画像分類」を行う コンペに注目してい見ました(既に終了してい…