Pytorchと畳み込みニューラルネットワークで画像分類を行おう

目次

1. はじめに
2. イメージ分類とは
3. 必要なツールのダウンロードとインストール
4. データセットの準備
5. データの前処理とデータ拡張
6. モデルの準備と重みの凍結
7. モデルのトレーニングと評価
8. トレーニング済みモデルの保存と読み込み
9. テストデータでの予測
10. まとめ

イメージ分類を実装してみよう！🖼️ Using Pytorch for Image Classification

こんにちは皆さん、私の名前はアロヒです。今日のビデオでは、Pytorchを使用して画像分類を行う方法を紹介します。まずは、画像分類とは何かを理解しましょう。画像分類とは、モデルが画像全体に対して単一のラベルまたはカテゴリを提供するタスクのことです。たとえば、この画像の場合、モデルが提供するラベルはこれであり、この画像の場合、モデルが提供するラベルはこれです。したがって、これが画像分類と呼ばれるものです。

今日は、Pytorchを使用して独自の画像分類器を作成する方法を実際に手順ごとに見ていきます。それでは、始めましょう。まず、今日のコードを実行するには、Pythonとその上でPytorchが必要です。Pytorchは、この画像分類タスクで使用するためのフレームワークです。Pythonをダウンロードするには、Python公式ウェブサイトにアクセスし、ダウンロードします。使用しているバージョンはこれです。そして、Pytorchをダウンロードする必要があります。GPUを使用して作業する場合は、GPUに対応したコンパイル済みのPytorchをインストールする必要があります。そして、GPUを使用しない場合は、CPUと互換性のあるPytorchバージョンをインストールする必要があります。必要なコマンドはこのサイトから確認できます。リソースによって適切なコマンドを選択してください。これらの手順が完了したら、この画像分類タスクを実行する準備が整います。

それでは、コーディングの前に、モデルのトレーニング方法に移る前に、データセットの準備方法について説明しましょう。そのためには、次のフォルダを確認してください。

data_set
  |
  ├── train
  │    ├── daisy
  │    └── dendelion
  |
  └── val
       ├── daisy
       └── dendelion

今日のクラスでは、2つのクラス（デージーとデンデリオン）を使用します。このデータセットをトレーニングに使用するために、トレーニングフォルダ内にdaisyフォルダとdendelionフォルダを作成してください。そして、同じように、バリデーションデータセットのためにもdaisyフォルダとdendelionフォルダを作成してください。これが今日のクラスで使用するデータセットの構造です。データセットの準備ができたら、次にコーディングを始める準備が整いました。

まず、必要なモジュールをインポートします。次に、データ増強を行います。データ増強とは、モデルにさまざまなシナリオを提供することで、モデルがより良い汎化を学習することを目的とする手法です。データ増強の手法として、ランダムにリサイズとトリミングを行います。また、データをテンソルに変換し、正規化します。これらの変換は、トレーニングデータセットとバリデーションデータセットの両方に対して行う必要があります。次に、データローダーを作成します。データローダーは、データをロードするためのクラスです。訓練データと検証データをバッチ単位で読み込み、シャッフルや並列処理を行うことができます。データセットのサイズを確認し、クラス名を変数に格納します。

次に、モデルを準備します。事前学習済みモデル（resnet18）を使用します。このモデルでは、最終分類層以外のすべてのレイヤーの重みを凍結します。最終分類層のみをトレーニングすることで、独自のデータセットでモデルを微調整することができます。損失関数としてクロスエントロピー誤差を使用し、最適化アルゴリズムとして確率的勾配降下法（SGD）を使用します。モデルをデバイスに送信し、トレーニングを開始します。エポックごとに損失と正解率を計算し、結果を表示します。

モデルのトレーニングが完了したら、トレーニング済みモデルを保存します。また、保存したモデルを読み込んでテストデータで予測を行うこともできます。

以上が今日のクラスの手順です。ビデオを最後までご覧いただき、ありがとうございました。皆さんのお役に立てれば幸いです。

ハイライト

• 画像分類の基礎
• Pytorchを使用したカスタム画像分類器の作成
• データセットの準備と前処理
• モデルのトレーニングと評価
• 予測結果の可視化
• モデルの保存と読み込み

よくある質問

Q: トレーニングにどれくらいの時間がかかりますか？ A: データセットのサイズやコンピュータのスペックによって異なりますが、通常数時間から数日かかることがあります。

Q: 他のデータセットを使用する場合、手順は同じですか？ A: はい、手順はほぼ同じです。ただし、データセットの構造やクラス数など、いくつかの設定を変更する必要があります。

Q: 予測の正確性を向上させるためのヒントはありますか？ A: データの前処理やデータ増強の手法を調整する、より大規模なデータセットを使用する、モデルのアーキテクチャを変更するなどの方法があります。

リソース

• Python公式ウェブサイト
• Pytorch公式ウェブサイト
• Jupyter Notebook