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SONYのNeural Network Console、リンゴとトマトを分類させる [データサイエンス、統計モデル]

SONYのNeural Network Console、チュートリアルを動かす
http://skellington.blog.so-net.ne.jp/2018-03-07

前回の続きです。

チュートリアルではなく、自分で用意した画像で分類させてみました。

まずは、リンゴの画像から。


続いて、トマトの画像です。


正面から見た画像、切った画像、ニンジンと一緒に写っている画像、絵で描かれた画像などなどを用意しました。

学習に使ったデータは、リンゴ10枚、トマト10枚です。
予測に使ったデータは、リンゴ5枚、トマト5枚です。

学習したモデルに対して、予測スコアを当てはめてみると、意外と良い精度でした。



普通の画像だと、はっきりとトマトかリンゴか分類することができます。

自分が間違うかなと思い用意した画像があります。
・リンゴをつかんでいる画像
緑の葉っぱが写っているので、トマトと間違うのでは?
→ 結果は、しっかりとリンゴと区別していました。

・真上から見た画像
→ こちらのスコアは、0.567となっており、トマトともリンゴとも曖昧な結果になっていました。
人間が見ても、ちょっとわかりにくい画像でしたね。。。

ということで、SONYのNeural Network Consoleを使って遊んでみましたが、意外と使えそうな気がしました。

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