![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/10312462/rectangle_large_type_2_6cdf3813921a847578df5c00ee737398.png?width=1200)
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.
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?