自前のデータでKerasで画像分類を写経してみる(1)

他人のデータのMNISTとかばっかりやっても全く面白くない!

自分で集めたデータで機械学習したい!

貴重な説明が以下にあったので、写経してみる!

Kerasによる、ものすごくシンプルな画像分類(りんごとオレンジ)
hiroeorz@github
2017年02月15日に更新
http://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957

Google検索でりんごとオレンジの画像をそれぞれ25枚ずつゲット(ダウンロード)してくれば、私にもできました!

(環境)
Windows 8.1
Anaconda 4.4.0
Python 3.6.1
Tensorflow 1.2.1
Keras 2.0.6
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(1)C:/python/ フォルダ下に、以下のフォルダを作成

data/train/apple   ←りんご画像20個をダウンロード
/train/orange  ←オレンジ画像20個をダウンロード
/test/apple   ←りんご画像5個をダウンロード
/test/orange   ←オレンジ画像5個をダウンロード

この4つのフォルダを作成し、上記のように、Google画像検索で出てきた画像を、それぞれ上記のようにダウンロード。ファイル名はなんでもよい。画質もむちゃくちゃ。

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(2)下記サイトのfruit.pyのコードをコピペして、Shift+Enter で実行。

http://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957

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数分でできた。わおー!これは面白い。

ついでに、今回のモデルを可視化してみました。

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あとは、テスト画像を1個持ってきて、1個を予想させてみたい!

<追記>

(3)学習したモデルを使って、新たな画像を、りんごなのかオレンジなのか予測してみる。

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banana.jpg => りんご! →色だけで判断しているのではないのか、、、

tomato.jpg => りんご! →同じ赤だからね!

mikan.jpg => オレンジ! → まあ、そうですよね。

pikachu.jpg => オレンジ! → オレンジ色だからね!

このように遊べると、割と楽しい。

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