The series of flows to classify photos in TensorFlow
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demo
models
workspace/seed
.gitignore
.python-version
.tensorflow-version
README.md
common.py
eval.py
gen_labeled_jsons.py
gen_tfrecords.py
gen_toys.py
palette_server.py
pip_packages.txt
play.py
prepare_demo.py
train.py

README.md

tfPhotoClassifier

インストール

必要なモジュールをインストールする

$ pip install -r pip_modules.txt

続いて,TensorFlow本体を公式ページを参考にしてインストールする

新規テーマ作成

$ cd tfPhotoClassifier/
$ cp -r workspace/seed workspace/sample

上記を実行してsampleテーマを作成した場合,以降の手順中のTHEMEは「sample」を指す.

訓練画像収集,教師ラベル付け 〜 訓練 〜 評価

tfPhotoPaletteでエクスポートしたJSONファイルを workspace/THEME/raw_jsons/ フォルダに保存する.
cifar10.labelsで与えた内容に従って,tfPhotoPaletteで出力されたデータをラベルごとのJSONファイルに自動で分けられる.
この際に収集した写真データを,訓練用と評価用に分けることができる.
実行の途中で,各クラス(ラベル)に属する写真の総枚数が提示されて,そのうち何枚を評価用に割り振るかを指定できる.

$ python gen_labeled_jsons.py --theme=sample

最終的な生成物は workspace/THEME/ 直下に以下のような名前で配置される

  • photocropper-LABEL_NUMBER.json
  • eval-photocropper-LABEL_NUMBER.json

TensorFlow (Python version 2.7.10, TensorFlow version 0.10.0rc0):

$ python gen_tfrecords.py --theme=sample
$ python train.py --theme=sample
$ python eval.py --theme=sample

TensorBoard:

$ tensorboard --logdir workspace/sample/train
$ tensorboard --logdir workspace/sample/eval

試して遊ぶ

CUI

規定サイズの任意のJPEG画像ファイルを渡して判定

$ python play.py --theme=sample --jpg=workspace/sample/toys/toy-ans0-0.jpg
$ python play.py --theme=sample --toyjpg=toy-ans0-0

評価用のデータセットの一部をJPEG画像ファイルとして出力

$ python gen_toys.py --theme=sample --ans=0

GUI

tfPhotoPaletteを使用して判定

$ python palette_server.py --theme=sample

https://gyazo.com/14f57b3eee0b2f636251a5e9f089984d

訓練画像の一部をリスト表示する

$ python prepare_demo.py --theme sample
$ open demo/list_photos.html

https://i.gyazo.com/f05267bb52be7a7c5f54e44e9181a196