筆者らの実験では、先程作ったペットボトルを加えたデータセットの認識率は半日程度で97%になりました。. しかし、大量の学習データを用意するには、金銭的にも時間的にもコストがかかります。. この画像処理特有の前処理を、オーグメンテーション (augmentation) といいます。「画像水増しデータ」と呼ぶ人もいます。. こうして作成したカスタムデータセットを、今度は典型的な「これとは違う」データセットとの比較に使用します。. Windows10 Home/Pro 64bit.
入力イメージに適用される垂直方向の平行移動の範囲。次のいずれかに指定します。平行移動距離はピクセル単位で測定します。. リモートワーク推進・移管、教育コスト削減. 標本データを読み込みます。標本データは、手書き数字の合成イメージで構成されています。. XTrain は、28 x 28 x 1 x 5000 の配列です。. また、作成されたデータの用途にも、次のようにいろいろと考えられます。.
できるだけバラエティに富んだ背景との合成が欲しいので、ここはもう完全にノウハウの世界になります。. 今回の記事では、「glob」「joblib」「numpy」「torch」「torchvision」 がインストール済みであることを前提としております。. 5||Torchvision実装デフォルト||実装によってハイパーパラメータは異なる|. 「ディープラーニングの基礎」を修了した方. ひとつの写真に対して複数の説明文を用意してあげることで少ない学習データを効率的に増やすことが出来ます。. Augmenter = imageDataAugmenter with properties: FillValue: 0 RandXReflection: 0 RandYReflection: 0 RandRotation: [0 360] RandScale: [0. ディープラーニング：Kerasを使ったオーグメンテーション. よくある機械学習のサンプルで、「手書き文字」を「粗い画素数」で判定する場合は、平行移動の考慮はそれほど必要がない場合もあります。ただ、産業用の画像判定など、高精細なデータになると、CNNの平行移動の耐性はほぼ無くなります。. 「象」がラベルであるサンプルが1446個、「犬」がラベルであるサンプルが4863個と、バランスの悪いデータセットなので、「象」に合わせて他のクラスの画像は減らします。. データ加工||データ探索が可能なよう、. 画像に対し、0度、90度、180度、270度の回転をランダムに実施します。.
したがって、データオーグメンテーションを組み合わせるときには、 できるだけ似ていないデータオーグメンテーションを選ぶことが重要 です。. AIセンシング技術の導入事例や実証実験をご紹介します。. イメージ データストアの最初の 8 個のイメージに適用されたランダム変換をプレビューします。. ディープラーニングを用いた画像認識に挑戦したい方. こうして作成したデータセットは、簡単に2000枚くらいになってしまいます。ひとつのクラスに2000枚というのはやや多すぎるバランスです。.
5000 1] RandXScale: [1 1] RandYScale: [1 1] RandXShear: [0 0] RandYShear: [0 0] RandXTranslation: [0 0] RandYTranslation: [0 0]. オーグメンテーションのプロセスを終えると、各画像が変換されます。. ここでいうseq2seqのモデルは、自己符号化器(オートエンコーダ)です。入力内容に近い内容が出力されるようにして学習されたモデルです。このタイプのモデルにデータを入力し、出力結果を新データとして蓄積します。. バッチサイズを大きくした場合、「学習速度の向上」、「メモリ使用量の増加」、 「汎化性能(未知のテストデータに対する識別性能)が低くなる場合がある」などの影響があります。. 2 要素の数値ベクトル。2 番目の要素は最初の要素以上でなければなりません。垂直方向の平行移動距離は、指定区間内の連続一様分布からランダムに選択されます。. しかし、まだ実装のない最新手法を実装し、実際にディープラーニングモデルを学習させて、結果を比較検討します。. AI時代の鍵を握るのはデータオーギュメンテーション技術 – WirelessWire News. その場合、想定されうる量の画像の移動・回転・拡大などの処理をおこなって、それらも学習用データとすることで、必要な耐性をもつ検出器になります。. ラベルの異なる2データの間の点を取って、新たなデータとする手法です。. 6 で解説したImageNetという大規模(現在、2. イメージのサイズ変更および回転を行うイメージ データ オーグメンターの作成. カレントディレクトリを実行ファイルがあるフォルダに移してからプログラムを実行しないと、処理に必要なファイルの場所をシステムが探すことができず、正常に動作しません。.
現時点で少ないデータで学習するための方法は次の3つです。品質の良いデータを使うことについてはVol. たとえばさきほどの少女の写真ならこんな感じです。. アジャイル型開発により、成果物イメージを. あとは既に訓練しておいた学習済みモデルをファインチューニングするか、それともゼロからデータセットを分類させるか、扱う問題の複雑さに応じてニューラル・ネットワークモデルを設計して学習させるだけです。. とはいえ、データ拡張の手法は、フレデリック・ブルックスが述べたように、いわゆる銀の弾丸、つまりは万能な解決策ではありません。モデルの推論における精度に悪影響を与えるケースもありえ、注意しなければいけないポイントが存在します。. A small child holding a kite and eating a treat. Bibliographic Information. RandScale を指定すると、イメージのスケーリング時に. それぞれ1500枚ずつのダミー画像が入っています。. リサイズ後の画像幅 (アルゴリズムによって、画像の横幅は固定). 第１章]ImageTransfromによるデータオーギュメンテーションとエポックの関係 · Issue #139 · YutaroOgawa/pytorch_advanced ·. 今までデータ拡張についての知見は特になかったので、勉強になりました。これは1つ、戒めておいたほうが良さそうです。. Data Engineer データエンジニアサービス. 残るは、samplingによるデータ拡張です。所感として、これまでに述べた手法に比べるとさらに特殊です。.