KerasによるCNNでアニメ画像の認識Part2モデル保存と読み込み

ディープラーニング




KerasによるCNNでアニメ画像の認識Part2

KerasによるCNNで画像の認識-ジャンヌ3姉妹-の続きで、ネットワークの改善をしました。

まだ、改善するところはたくさんありますが、今回の実験では、正答率が60%まで上がりました。

モデルの保存と読み込み

Kerasでは、保存するとき、hdf5ファイルもしくはh5ファイルを使用する。
jsonなどのファイル形式も使用できる。

今回は、hdf5ファイルを使用する。

モデルを保存

#modelの保存
model.save('ファイル名.hdf5')

重みを保存

#modelの保存の重みを保存
model.save_weights('ファイル名.hdf5')

モデルの読み込み

  1. 再構築可能なモデルの構造
  2. モデルの重み
  3. 学習時の設定 (loss,optimizer)
  4. optimizerの状態.これにより,学習を終えた時点から正確に学習を再開できます

モデルを保存すると、以上の4つのデータが保存されています。

#モデルを読み込む
#保存したファイル.hdf5を選択

model = load_model('ファイル名.hdf5')

重みの読み込み

重みの保存は、重みしか保存されません。

重み保存した時の、ネットワークを用意する必要があります。

重み保存した時のネットワークと、読み込み時のネットワークが異なる場合は、エラーになるので気をつけなければなりません。

同じモデルを用意しなければならないことに注意です。

#重みを読み込む
#保存したファイル.hdf5を選択
#model.load_weights('ファイル名.hdf5')

結果

今回は、エポックを10にしているため過学習は起こしていないと思われます。

本来、ドロップアウトは、過学習の対策で用いられるので、エポック数を増やして実験をしたいです。

学習精度

精度は、60%まで上昇しました。

前回は、30%だったので、かなり精度は上昇しました。

精度の推移

テストする(予測の実行)

画像のパスを入力すると、どのジャンヌか識別します。

成功例を紹介します。

  1. flow_from_directoryのラベルと番号を取得する方法
  2. kerasの予測用の入力画像データを前処理する

結果

ソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from keras.models import load_model

#ラベルを作る
LABELS = ["Jeanne", "JeanneAlt", "JeanneAltLi"]
#保存したモデル
model = load_model('jeanne_model.hdf5')

def check_jeanne(url):
    # 対象画像のインポート&
    img = Image.open(url)
    img = img.convert("RGB")
    img = img.resize((256, 256))
    plt.imshow(img)
    plt.show()
    x = np.asarray(img)
    x = x.reshape(-1, 256, 256, 3)
    x = x / 255

    # 予測
    pre = model.predict(x)
    #確率の一番高いインデックス番号を取得
    idx = np.argmax(pre, axis=1)[0]
    #一番高い確率をパーセンテージで取得
    per = int(pre[0][idx] * 100)
    
    return (idx, per, img)

def check_jeanne_result(url):
    idx, per, img = check_jeanne(url)
    #答えを表示
    print("この写真は、", LABELS[idx])
    print(per, "%の可能性で合っているだろう")

check_jeanne_result('train/Jeanne/IMG_0409.JPG')

まとめ

前回の実験KerasによるCNNで画像の認識-ジャンヌ3姉妹-では、ネットワークが単純であったので十分な予測精度が出ませんでしたが、今回は少し複雑にしたこともあり、精度が60%まで上昇することができました。

今後は、エポック数を増やしていく予定です。

参考書

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ネットワークの構造

畳み込み層:4層
ニューラルネット:3層
ドロップアウト:0.5

今回は、ドロップアウトを実装します。

'''
CNNの構築
'''
model = Sequential()
#畳み込み層
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = (256, 256, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

#平滑化
model.add(Flatten())

#全結合層
model.add(Dense(128, activation = 'relu'))
model.add(Dense(64, activation = 'relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3, activation = 'softmax'))

model.summary()でモデル構造を表示

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