ディープラーニング用の画像データセットcifar10を使って、画像の分類にチャレンジしてみました。
cifar10とは
飛行機や車、カエルなどを含む10種類の画像データセットです。kerasには、データセットをダウンロードする関数があります。
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from keras.datasets import cifar10 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data() |
コードを実行すると、トロント大学からデータセットをダウンロードしてきます。私の環境では2分ほどかかりました。
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%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image print(X_train.shape) print(y_train.shape) print(X_test.shape) print(y_test.shape) plt.figure(figsize=(10,10)) labels = ["airplane","automobile","bird","cat","deer","dog","frog","horse", "ship","truck"] for i in range(0,40): im = Image.fromarray(X_train[i]) plt.subplot(5,8,i+1) plt.title(labels[y_train[i][0]]) # x軸をオフ plt.tick_params(labelbottom="off",bottom="off") # y軸をオフ plt.tick_params(labelleft="off",left="off") plt.imshow(im) plt.show() |
解像度は32*32のカラー画像で、学習用に5万枚、テスト用に1万枚あることがわかりました。
MLPを使って分類
ディープラーニングの１つである多層パーセプトロン(MLP)のアルゴリズムを使って分類してみます。
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import matplotlib.pyplot as plt import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout num_classes = 10 im_rows = 32 im_cols = 32 im_size = im_rows * im_cols * 3 # データを読み込む (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data() # データを一次元配列に変換 X_train = X_train.reshape(-1, im_size).astype('float32') / 255 X_test = X_test.reshape(-1, im_size).astype('float32') / 255 # ラベルデータをOne-Hot形式に変換 y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes) # モデルを定義 model = Sequential() model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(im_size,))) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # モデルをコンパイル model.compile( loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 学習を実行 hist = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=50, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test)) # モデルを評価 score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1) print('正解率=', score[1], 'loss=', score[0]) |
コードを実行すると20分程度かかりました。
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正解率= 0.4853 loss= 1.4944498865127565 |
適当に分類したとすると10%(1/10)なのでそれよりはソコソコ分類できているようです。
CNNを使って分類
ディープラーニングの１つであるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を使って分類してみます。
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import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D num_classes = 10 im_rows = 32 im_cols = 32 in_shape = (im_rows, im_cols, 3) (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data() X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes) model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=in_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(32, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same')) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(64, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(num_classes)) model.add(Activation('softmax')) model.compile( loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) hist = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=50, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test)) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1) print('正解率=', score[1], 'loss=', score[0]) |
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正解率= 0.7952 loss= 0.6938282356500626 |
MLPに比べてかなり精度が上がっています。
ワンポイントアドバイス
CNNを動かす場合には、かなり時間がかかります。そういう場合は、Jupyter Notebook上ではなく、SSHでUbuntuにログインしコマンドで実行するのをオススメします。Ubuntuで実行する場合、screenコマンドでセッションを作りそこでPythonファイルを実行しておけば好きなときに結果を確認できます。
2019/2/20追記：
CPUを使った場合の実行時間は250分、Geforce GTX1060を使って動かした時の実行時間は、12.5分でした。速度が約20倍違いますので、GPUを使って動かすのをオススメします。
