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【Python】画像認識で建物の種類を識別する
はじめに このブログはAidemy Premiumのカリキュラムの一環で、受講修了条件を満たすために公開しています。
インフラの点検を主な職業としています。
将来的に点検で得られた損傷の画像をAIで判別して分類できるようになれば楽だなあと考え、その前段階として建物の種類を分類するアプリを作成することにしました。
実際の作業データ 実際に作成したAI学習成果を公開します。
学習済みモデル（
- #OS
- #ACC
- #150
- #top_model
- #転移学習の自作モデルとして下記のコードを作成
- #モデルを保存
- #訓令課程の設定
- #vggと自作のtop_modelを連結
- #モデルの定義
- #転移学習のモデルとしてVGG16を使用
- #モデルの入力画像として用いるためのテンソールのオプション
- #正解ラベルをone
- #学習データと検証データを用意
- #配列のラベルをシャッフルする
- #画像配列に反転した画像を加える
- #vgg16による特徴抽出部分の重みを15層までに固定
- #画像配列に画像を加える
- #画像を読み込む
- #各種建物の画像を格納するリスト作成
- #建物の画像の格納
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- #GoogleColab内に保存フォルダを作る
- #pythonライブラリの
- #必要な機能のインストール
- #Googledrive内にフォルダを作る許可を与える
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