前回に引き続き、SIGNATEの画像分類問題に挑戦します。 今回は10種類の画像分類問題です。 signate.jp 最初に提出した時は、ファイルの形式が間違っていて最下位からのスタートでした笑 その後データの形式を確認し、提出しなおしたところ 0.92012（暫定5位…

【Python】画像認識 - fastaiとDenseNetでSIGNATEの練習問題に挑戦 【DeepLearning】

fastaiは学習したパラメータの保存・読み込みも簡単にできます。 #パラメータの保存 learn.save("trained_model") #パラメータの読み込み learn = learn.load("trained_model")

【Python】fastai 学習したパラメータの保存・読み込み 【DeepLearning】

今回は予測した結果を実際にコミットしてみて、精度を見てみたいと思います。 www.kaggle.com サボテンの画像認識コンペです（既に終了しているコンペです） 先に結果を書いてしまうと、 Scoreは1.000でした！簡単に高精度の結果が出せてしまうfastai恐るべ…

【Python】fastaiとDenseNetで実際にコミットしてみる 【DeepLearning】

fastai ImageDataBunchの作成方法多クラス分類ファイルディレクトリを指定して ImageList.from_dfで作成するImageList.from_df 第一引数にcsvデータ（ラベルや提出用ファイルのパス）を指定、 第二引数(path=)で画像データのディレクトリを指定 第三引数(fol…

【Python】fastai ImageDataBunchの作り方 【DeepLearning】

今回はKaggleではなくSIGNATEのコンペに挑戦してみます。 正確にはコンペというよりはチュートリアルみたいなものですが笑 signate.jp 20種類のラベルを分類してみます。 今回はfastaiを使っていきます。 モデルはDenseNetを転移学習させていきます。 以下コ…

【Python】画像認識 - SIGNATEで画像分類に挑戦してみる 【DeepLearning】

Fastaiについて理解を深めたいので、今回も記事にまとめてみます。 www.kaggle.com 以前はサボテンの分類を行いましたが、今回は画像にがん細胞が写っているかの分類を行います。 モデルは前回同様のDenseNet169を読み込んで使います 今回は学習時だけではな…

【Python】画像認識 - fastaiとDenseNetでがん細胞の判別をしてみる【DeepLearning】

今回は以下のコンペで画像認識の勉強をしてみました。 www.kaggle.com kaggleでよく見かける「faceai」というフレームワークの学習用データ形式を作成するところまで記載してあります。 また今回はデータの前処理で画像のトリミング、及び極端にピクセル値が…

【Python】画像認識 - 画像の前加工とImageDataBunch(faceai用データ形式)の作成【DeepLearning】

今回はこちらのコンペを参考に画像認識について勉強していきたいと思います。 www.kaggle.com Kernelを読んでいると、至るところで「fastai」という言葉を見かけました。調べてみたところ、どうやら「fast.ai」というのはAIに関する講座（学習サイト？）のよ…

【Python】画像認識 - fastaiとDenseNetでサボテンの分類をやってみる 【DeepLearning】