ガンダムの分類

Google Imageのダウンローダーで複数クラスができるか試してみた．例題は日本（もしくは留学生）の受けをねらってガンダムだ．

rx78（初代）とrx93（たしかνガンダム）とザクとグフを指定してみた．

path = 'image_downloader'
labels = ['rx78 gundam', 'rx93gundam', 'zaku gundam', 'グフ gundam']

グフのスペルは分からないのでmatplotlibでは文字化けするが，まあ気にしない．前回の少女時代と同様に，ダウンロードしてresnetで訓練してみる．画像だとresnetは定番で，転移学習もできるからだ．

for label in labels: 
     download_google_images(path, label, size='>400*300', n_images=99)

混合行列はこんな感じで，以外と最新型のνガンダムとグフを混同しているようだ．

損出関数の大きい順にヒートマップ付きで出してみるとこんな感じになる．

なにやら複数のガンダムを表示しているので混乱しているようだ．あとは初代とアムロ専用機を混同している（まあこれは仕方がない）．あとは，意外とザクとグフは区別されているようだ．「ザクとは違うのだよ，ザクとは」という台詞は嘘ではなかったようだ．（と思ったら色が違うので区別されているのかもしれない．）

こういった簡単な例題を自分でキーワードを入れて試すのを深層学習の導入に使うのは良い講義（もしくは演習）の導入だろう．ニューラルネットの歴史もしくは理論から入るとか，NumPyでいちから自分で作らせるというのは，いささか古いタイプの講義（もしくは演習）のような気がする．