以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
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