TensorFlowでimage recognition(Inception‐v3 転移学習)
tensorflowのチュートリアルでImage recognitionがありますが、
これを使って自分で分類機を作成してみました。
参考サイトは以下です。
今回、新たに自分が用意した画像で学習させますが、
このときに転移学習という技術を利用しています。
転移学習の説明は以下のサイトで、
Inseption-v3というすでに他の画像データで学習したモデルがあるのですが、
そのモデルの分類に関するノウハウを、
「自分が用意した画像データで学習」する際に利用するのが転移学習です。
ノウハウといいましたが、機械学習ですのでノウハウの意味解釈性は理解しにくいとは思いますが、概ね以下のようなことだと思います。
- 画像における様々なタスクにおいて、「共通してとらえるべき特徴」が存在する
- 「共通してとらえるべき特徴」を得るのに、画像認識(クラス分類)が有効である
ちなみに、プログラムを実行したら、画像データ足りないと怒られました。
1サンプルにつき20枚程度の画像が必要になるみたいです。
