はじめに
さっき、画像分類っていうディープラーニングの人気アプリケーションがあるって言ってたよね。それって何？
画像分類とは、ディープラーニングモデルを使って画像の中の主要なオブジェクトを識別するプロセスのことだよ。
おもしろそう！そのプロセスについて詳しく教えて！
ステップ1: 入力画像
まず、モデルに画像を与えるんだよね？
その通り。入力画像は、モデルに与える前に一定のサイズに前処理され、正規化されることが普通だよ。
ステップ2: 特徴抽出
モデルの中で何が起こるの？
モデルは、畳み込み層を使って画像から重要な特徴を抽出するんだ。エッジや形状、テクスチャを認識するようなものだね。
ステップ3: 分類
じゃあ、モデルはどうやって画像の中に何があるかを判断するの？
特徴を抽出した後、モデルは密な層を使ってオブジェクトのクラスを決定するんだ。たとえば、「犬」、「猫」、「車」などだね。
ステップ4: 出力
さあ、結果を見せて！
モデルは各クラスに対して確率を出力し、確率が最も高いクラスが最終的な予測となるよ！
例: 事前学習済みモデルを使った画像分類
簡単な例を試してみられる？
もちろん！Pythonで事前学習済みモデルを使って画像を分類してみよう。
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
img_path = 'path/to/your/image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
preds = model.predict(x)
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
出力 (例):
Predicted: [('n02124075', 'エジプト猫', 0.6352016), ('n02123045', 'キジトラ', 0.36479843), ('n02123159', 'トラ猫', 1.5579239e-08)]
おわりに
画像分類は、画像の中の主要なオブジェクトを識別するディープラーニングの人気アプリケーションです。畳み込み層を使って特徴を抽出し、密な層でオブジェクトを分類します。事前学習済みモデルを使えば、わずか数行のコードで簡単に画像を分類することができます！📸