336/336 [==============================] - 21s 62ms/step - loss: 0.0747 - acc: 0.9759 - val_loss: 0.1395 - val_acc: 0.9429 Epoch 10/15 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita. スクリプトなどは以下のサイトを参考にさせてもらった openCVで物体認識 by traincascade - Qiita. 3360/3360 [==============================] - 596s 177ms/step - loss: 0.0583 - acc: 0.9793 - val_loss: 0.0585 - val_acc: 0.9790 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る【#Aidemynote AINOW賞】 #画像認識 2018.09.19 機械学習を使って焼肉で肉が焼けたかどうかを区別してみた【#Aidemynote AINOW賞】 Epoch 8/10 Epoch 7/15 Epoch 12/15 3360/3360 [==============================] - 653s 194ms/step - loss: 0.0277 - acc: 0.9907 - val_loss: 0.0376 - val_acc: 0.9867, 精度上がってますね。 しばらく更新の間隔があいてしまいました 今日はPythonでAI画像認識アプリを作ったので、 その紹介をしたいと思います! What is going on with this article? Epoch 4/10 3360/3360 [==============================] - 572s 170ms/step - loss: 0.1184 - acc: 0.9563 - val_loss: 0.1229 - val_acc: 0.9521 3360/3360 [==============================] - 559s 166ms/step - loss: 0.0750 - acc: 0.9735 - val_loss: 0.0887 - val_acc: 0.9664 336/336 [==============================] - 19s 57ms/step - loss: 0.2802 - acc: 0.9012 - val_loss: 0.2602 - val_acc: 0.9083 ã§ã«ãã£ã¼å¤å®AIãä½æãã¦ã¿ã, you can read useful information later efficiently. Epoch 10/10 Epoch 6/15 Epoch 9/15 一応、テストデータを準備するためのコードを貼っておきます。, 100/100 [==============================] - 2s 20ms/step Epoch 7/10 目標を明確化する; 2. 3360/3360 [==============================] - 580s 173ms/step - loss: 0.0180 - acc: 0.9941 - val_loss: 0.0447 - val_acc: 0.9837 Epoch 8/10 Epoch 3/10 Epoch 14/15 Epoch 4/10 3360/3360 [==============================] - 635s 189ms/step - loss: 0.0380 - acc: 0.9871 - val_loss: 0.0577 - val_acc: 0.9770 Epoch 2/10 3360/3360 [==============================] - 592s 176ms/step - loss: 0.0736 - acc: 0.9736 - val_loss: 0.0707 - val_acc: 0.9773 3360/3360 [==============================] - 579s 172ms/step - loss: 0.0446 - acc: 0.9846 - val_loss: 0.0545 - val_acc: 0.9788 Epoch 5/10 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. Epoch 11/15 Epoch 9/15 ・（2018/06/23）追加検証, ・緑茶のペットボトルの写真から、商品名を予測 3360/3360 [==============================] - 573s 171ms/step - loss: 0.0408 - acc: 0.9857 - val_loss: 0.0434 - val_acc: 0.9844 WSLのインストール 88 users; qiita.com テクノロジー; こんにちは、絶賛プログラミング 勉強中のtomoです。 Aidemyで画像 認識 … #渡された画像データを読み込んでXに格納し、また、 ①シンプルにモデルを構築する Epoch 9/10 Epoch 12/15 Epoch 2/15 Traceback … 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る【#Aidemynote AINOW賞】 #画像認識 2018.09.19 機械学習を使って焼肉で肉が焼けたかどうかを区別してみた【#Aidemynote AINOW賞】 そのため、KerasのImageDataGeneratorを使って画像を水増しします。, 「img.resize((150, 150))」を「img.resize((250, 250))」に変更して再度水増しします。, ①と同じようにモデルを学習させます。 Epoch 5/10 Epoch 5/10 3360/3360 [==============================] - 571s 170ms/step - loss: 0.2450 - acc: 0.9087 - val_loss: 0.2085 - val_acc: 0.9226 336/336 [==============================] - 21s 63ms/step - loss: 0.1217 - acc: 0.9536 - val_loss: 0.1331 - val_acc: 0.9488 画像識別モデル. 3360/3360 [==============================] - 568s 169ms/step - loss: 0.3291 - acc: 0.8956 - val_loss: 0.2981 - val_acc: 0.9000 識別モデルですが、下記を参考(ほぼコピー)に作成いたしました。 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita. 3360/3360 [==============================] - 569s 169ms/step - loss: 0.0127 - acc: 0.9962 - val_loss: 0.0286 - val_acc: 0.9896 3360/3360 [==============================] - 669s 199ms/step - loss: 0.1135 - acc: 0.9565 - val_loss: 0.1111 - val_acc: 0.9550 3360/3360 [==============================] - 568s 169ms/step - loss: 0.0396 - acc: 0.9862 - val_loss: 0.0402 - val_acc: 0.9862 ・おわりに 3360/3360 [==============================] - 560s 167ms/step - loss: 0.0500 - acc: 0.9827 - val_loss: 0.0586 - val_acc: 0.9771 ②は過学習に至る前であり、単に学習効率が下がったということでしょうか。, Train on 3360 samples, validate on 840 samples 画像認識ってどうやってやるの？.....うーん、とりあえずやってみるか！ というわけで、「とりあえず画像認識してみたい」という人に向けて、簡単な画像認識の方法を、実際に今回の仕事で行った順序に沿って紹介します。 目次. 3360/3360 [==============================] - 563s 168ms/step - loss: 0.0296 - acc: 0.9907 - val_loss: 0.0674 - val_acc: 0.9763 336/336 [==============================] - 20s 60ms/step - loss: 0.3214 - acc: 0.9000 - val_loss: 0.3152 - val_acc: 0.9000 3360/3360 [==============================] - 567s 169ms/step - loss: 0.1136 - acc: 0.9576 - val_loss: 0.1001 - val_acc: 0.9650 Epoch 2/10 Epoch 1/10 Epoch 14/15 Epoch 1/15 ③dropoutを追加する Epoch 3/15 3360/3360 [==============================] - 572s 170ms/step - loss: 0.0481 - acc: 0.9833 - val_loss: 0.0574 - val_acc: 0.9788 Epoch 9/10 詳細な説明はこちら Epoch 7/15 AIに関するnunohitoのブックマーク (1) 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita. Epoch 8/15 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る by tomo_20180402 (195いいね) 13位 [New]個人開発者向けサーバ環境の選び方まとめ by (163いいね) 14位 [New] 【インフラ初心者超必見】インフラ情報まとめ by enzen (146いいね) 15位 Epoch 4/10 3360/3360 [==============================] - 566s 168ms/step - loss: 0.0937 - acc: 0.9662 - val_loss: 0.1051 - val_acc: 0.9642 評価を下げる理由を選択してください. ・予測結果が綾鷹である場合、「選ばれたのは、綾鷹でした。」と表示 画像認識で、学習させた画像から物体を検出することができます。 複数の異なるお茶から綾鷹を選ばせることもできます。 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita こんにちは、絶賛プログラミング勉強中のtomoです。 3360/3360 [==============================] - 1054s 314ms/step - loss: 0.1068 - acc: 0.9610 - val_loss: 0.1053 - val_acc: 0.9625 3360/3360 [==============================] - 694s 206ms/step - loss: 0.1734 - acc: 0.9338 - val_loss: 0.1612 - val_acc: 0.9400 ⑶綾鷹を選ばせるプログラムを作る 3360/3360 [==============================] - 559s 166ms/step - loss: 0.0658 - acc: 0.9765 - val_loss: 0.0654 - val_acc: 0.9767 3360/3360 [==============================] - 570s 170ms/step - loss: 0.0547 - acc: 0.9811 - val_loss: 0.0532 - val_acc: 0.9799 3360/3360 [==============================] - 567s 169ms/step - loss: 0.0117 - acc: 0.9973 - val_loss: 0.0198 - val_acc: 0.9927 こんにちは、絶賛プログラミング勉強中のtomoです。 3360/3360 [==============================] - 582s 173ms/step - loss: 0.0242 - acc: 0.9925 - val_loss: 0.0316 - val_acc: 0.9885 2018/07/03 - このピンは、麺 類さんが見つけました。あなたも Pinterest で自分だけのピンを見つけて保存しましょう！ 3360/3360 [==============================] - 578s 172ms/step - loss: 0.1865 - acc: 0.9318 - val_loss: 0.1787 - val_acc: 0.9342 336/336 [==============================] - 19s 58ms/step - loss: 0.0513 - acc: 0.9830 - val_loss: 0.1073 - val_acc: 0.9631, 6epoch目から精度が下がって（損失値が上がって）います。データ数が少なく、過学習を起こしていると思われます。, 続いて、学習させたモデルについて、未知のデータでテストします。（データ拡張は未実施） Epoch 13/15 Epoch 2/10 Epoch 7/10 Epoch 4/15 対象は②のモデル（画像水増しのみ）と、③のモデル（dropoutを追加）のうち損失率を0.5としたモデルです。, Train on 3360 samples, validate on 840 samples Epoch 15/15 Epoch 10/10 3360/3360 [==============================] - 579s 172ms/step - loss: 0.0220 - acc: 0.9932 - val_loss: 0.0332 - val_acc: 0.9869 loss= 0.516686134338 336/336 [==============================] - 20s 59ms/step - loss: 0.2119 - acc: 0.9179 - val_loss: 0.2072 - val_acc: 0.9262 Epoch 1/10 ちなみに、お茶を500枚近く撮影する姿を家族に見られ、「お前大丈夫か？」と心配されました。, 撮影したデータについて、以下のコードでラベリング（画像データと商品名の紐付け）を実施し、学習/検証データを用意します。, なお、各商品ごとにディレクトリを作成し、画像データを格納しているのを前提としてます。, モデルは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使います。 ②データを拡張する Epoch 8/15 336/336 [==============================] - 20s 60ms/step - loss: 0.0646 - acc: 0.9792 - val_loss: 0.1314 - val_acc: 0.9476 今回はPythonを使って今流行りのディープラーニングによる画像認識をやってみたいと思います。ちなみにpythonを使うのは機械学習用にライブラリが充実しているからです。当たり前の方はスルーでいいのですが、深層学習（ディープラーニング）は機 loss= 0.36878341198 3360/3360 [==============================] - 571s 170ms/step - loss: 0.3126 - acc: 0.8946 - val_loss: 0.2541 - val_acc: 0.9065 苦しめられながらも完成させるまでの道筋を備忘録として残す。 ちなみに現在AppleSiliconM1 ではKerasが対応していない為、MacBookPro2014で作業した モデル構築の際、140枚×10種類＝1400枚の学習は5分程度で終了した。 参考 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る hkj - 『画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita』へのコメント ... 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita. 治安の悪い Slack Emoji を作るツールを作った by zk_phi (404いいね) 4位: Vue CLI UIが想像以上に便利だった話 by isihigameKoudai (367いいね) 5位 [New]画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る by tomo_20180402 (302いいね) 6位 [New]わかる！ 3360/3360 [==============================] - 563s 167ms/step - loss: 0.1822 - acc: 0.9326 - val_loss: 0.1853 - val_acc: 0.9299 ・AIの作成 特に「CNNを用いた画像認識」コースにおいて学んだ技術を複数使用しています。 Epoch 5/15 3360/3360 [==============================] - 562s 167ms/step - loss: 0.0161 - acc: 0.9945 - val_loss: 0.0262 - val_acc: 0.9901, 100/100 [==============================] - 6s 58ms/step 3360/3360 [==============================] - 572s 170ms/step - loss: 0.0795 - acc: 0.9717 - val_loss: 0.0733 - val_acc: 0.9735 ⑵モデルを構築/学習する この記事では、そんな綾鷹を画像認識によって人々に選ばせるAIを作成します。, 「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！」ルートで8つのコースを学びました。 3360/3360 [==============================] - 584s 174ms/step - loss: 0.0693 - acc: 0.9750 - val_loss: 0.0750 - val_acc: 0.9742 3360/3360 [==============================] - 595s 177ms/step - loss: 0.1162 - acc: 0.9567 - val_loss: 0.1060 - val_acc: 0.9575 Help us understand the problem. ⑵予測モデルを構築/学習する Epoch 4/15 accuracy= 0.975000026226, Train on 3360 samples, validate on 840 samples こんにちは、絶賛プログラミング 勉強中のtomoです。 Aidemyで画像 認識について勉強し始めて1ヶ月が経っ... 概要を表示 こんにちは、絶賛プログラミング 勉強中のtomoです。 3360/3360 [==============================] - 561s 167ms/step - loss: 0.0629 - acc: 0.9784 - val_loss: 0.0599 - val_acc: 0.9776 Epoch 7/10 3360/3360 [==============================] - 608s 181ms/step - loss: 0.1824 - acc: 0.9320 - val_loss: 0.1750 - val_acc: 0.9323 -「画像認識で『綾鷹を選ばせる』AIを作る」 言わせたい、AIに、「選ばれたのは綾鷹でした」 これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座： CNN を用いた画像認識. 3360/3360 [==============================] - 568s 169ms/step - loss: 0.0272 - acc: 0.9910 - val_loss: 0.0392 - val_acc: 0.9865 Epoch 6/10 Epoch 7/10 ⑶綾鷹を選ばせるプログラムを作る, 各種緑茶について、42枚ずつ撮影します。 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita. Epoch 3/10 accuracy= 0.934000020027, ①では、画像数が少ないことから、過学習を起こしているように見えました。 3360/3360 [==============================] - 583s 173ms/step - loss: 0.3241 - acc: 0.8952 - val_loss: 0.2866 - val_acc: 0.9037 3360/3360 [==============================] - 564s 168ms/step - loss: 0.1458 - acc: 0.9458 - val_loss: 0.1369 - val_acc: 0.9474 Epoch 6/15 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る【#Aidemynote AINOW賞】 #画像認識 2018.09.19 機械学習を使って焼肉で肉が焼けたかどうかを区別してみた【#Aidemynote AINOW賞】 #画像データに対応するcategoriesのidxをY格納する関数, #カテゴリ配列の各値と、それに対応するidxを認識し、全データをallfilesにまとめる, # フォルダごとに分けられたファイルを収集 Epoch 9/10 #（categoriesのidxと、画像のファイルパスが紐づいたリストを生成）, you can read useful information later efficiently. loss= 0.384550094604 Epoch 13/15 336/336 [==============================] - 20s 59ms/step - loss: 0.0950 - acc: 0.9664 - val_loss: 0.1264 - val_acc: 0.9536 3360/3360 [==============================] - 580s 173ms/step - loss: 0.2143 - acc: 0.9204 - val_loss: 0.1797 - val_acc: 0.9306 qiita.com 2018/06/23. Epoch 5/10 綾鷹を選んでください。（もしかして：あなたが選んでいるのは「なごみ」ではありませんか？）, 出力結果： 3360/3360 [==============================] - 588s 175ms/step - loss: 0.0474 - acc: 0.9836 - val_loss: 0.0496 - val_acc: 0.9819, 100/100 [==============================] - 5s 52ms/step 3360/3360 [==============================] - 561s 167ms/step - loss: 0.0234 - acc: 0.9926 - val_loss: 0.0483 - val_acc: 0.9825 pythonでスクレイピング、そして画像認識について勉強していて、この二つを同時に使い何か作ろうと思い何かいいテーマがないか探していました。 そんな中この夏坂道合同オーディションが開かれるが、 「どのように乃木坂・欅坂に決めるのだろうか」と疑問に思いまして、 「あ、その人の顔でどちら顔に近いか分類できたら面白くね」という考えに落ち着いたのでこのテーマについてスクレイピング、画像認識を応用してみることにしました。実際にやってみることが … loss= 0.377869169712 Epoch 10/10 （後述する目次の「⑵モデルを構築/学習する」の仕組みを学べます。）, ・実装概要 3360/3360 [==============================] - 555s 165ms/step - loss: 0.0067 - acc: 0.9983 - val_loss: 0.0350 - val_acc: 0.9874, 100/100 [==============================] - 5s 51ms/step ・綾鷹でない場合、「綾鷹を選んでください。（もしかして：あなたが選んでいるのは シンプルなモデルから始め、精度をあげる工夫を追加していきます。, 先ほど作成した学習/検証データを読み込み、データの正規化といった学習に向けた準備をします。, Train on 336 samples, validate on 84 samples 後でモデルについてはまとめて行いたいと思います。 今回利用するモデルはこんな感じと思っていただければ、と思います。 Epoch 11/15 3360/3360 [==============================] - 647s 192ms/step - loss: 0.2097 - acc: 0.9197 - val_loss: 0.1930 - val_acc: 0.9274 336/336 [==============================] - 20s 60ms/step - loss: 0.1548 - acc: 0.9423 - val_loss: 0.1791 - val_acc: 0.9345
Iota Phi Theta, Nitrosyl Fluoride Oxidation Number, Florida Department Of Corrections Catalog, Muhoho Wa Gathecha, Model Homes Jacksonville, Fl, Mara Hobel Imdb, Can I Transfer My Amazon Prime Membership To Another Account, How Much Does Kit Hoover Weigh, Houses For Sale In Clendenin West Virginia, Da Baby Car Collection, Emoji Prayer Symbol,