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VGG16 を使ってみる

参考 Web ページ http://aidiary.hatenablog.com/entry/20170104/1483535144

spyder を使用

  1. spyder を起動
  2. Keras には、「ImageNet を用いて学習(訓練)済み」のニューラルネットのデータをダウンロード
    from keras.applications.vgg16 import VGG16
    m = VGG16(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None)
    
  3. モデルのレイヤの表示
    m.summary() 
    
  4. カレントディレクトリの確認
  5. .png 形式のファイルを探してください。

    人物ではなくて、 「風船」や「いちご」など、人工物、動物、植物がいいです。

  6. カレントディレクトリに「a.png」という名前で保存
  7. プログラムを実行。分類結果が表示される。

    ※ 上に書いたように、VGG16 に、「ImageNet を用いて学習(訓練)済み」のニューラルネットのデータをダウンロードして使用している

    from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, decode_predictions
    from keras.preprocessing import image
    import numpy as np
    import sys
    rgb = image.load_img('a.png', target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(rgb)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    preds = model.predict(preprocess_input(x))
    results = decode_predictions(preds, top=5)[0]
    for result in results:
        print(result)
    
  8. 何枚か試してみてください