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Deep Learningで犬猫判定

第3回Demand Side Science社内ハッカソン

テーマ

画像判別をしてみたかったので、ベタですが犬猫判定器を作ることにしました。 ただ、画像判別をちょっと試してみる程度のことはDeepBeliefを使うことであまりに簡単にできてしまうので、ここでは実際に猫と犬の画像を用意し、学習を行うことでどの程度判別できるようになるのかを検証します。

ImageLearner

  1. 画像ファイルをDeepBeliefに食わせていくコンソールアプリ
  2. いきなりサンプルデータを全部投入
  • 40分弱実行時間がかかった末、結果データがXcodeのConsoleからあふれてしまって取得できず…
  1. もっと控えめに1/10くらいの画像で試す
  • 3分くらいで終わった。8Mのデータに
  1. 間を取って1/3くらいの画像で試す
  • 10分くらいで終わった。23Mのデータ

Analyzer

  • OS Xサンプルアプリを流用
  • 画像をドロップすると猫確率および判定(確率が0.5より大きいかどうか)を表示

結果

  • 精度はそんなに高くない…
    • Google画像検索「猫」上位20件のうち7件を非猫と判定
    • Google画像検索「犬」上位20件のうち6件を猫と判定
  • 時間の都合でデータ量を絞っているので、より多くのデータを入れれば希望がある?
  • 難しい調整とかなし。二分するデータを用意しただけで、手軽

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Deep Learningで犬猫判定

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