newLayers = [ ストップウォッチの概要 Data augmentation helps prevent the network from overfitting and memorizing the exact details of the training images. submitted November 4, 2016. https://arxiv.org/abs/1602.07360. 2019/3/5 Hi, I'm using Matlab R2016a. [2] Iandola, Forrest N., Song Han, Try this example to see how simple it is to get started with deep learning in MATLAB®. きちんと，トレーニングデータ4000枚，テストデータ1000枚が定義されているようです．, KerasにはImageNetデータセットで学習済みのResNet50（50レイヤのResNet）が最初から用意されているので，インポートするだけで読み込めます．, 入力画像は224×224のRGB画像なので，これをinput_tensorとして指定しています．今回FineTuningを行うにあたって，出力結果は5クラスの分類にしたいので，全結合層を変更します．そのためにまず，include_top=Falseとすることで，全結合層を除いたResNet50をインポートします．そしてこのとき， weights=’imagenet’とすることで学習済みのResNet50が読み込めます．逆に，weights=Noneとすると，ランダムな初期値から始まります．, 2行目のコードで，ResNet50の出力を1次元化しています．これを出力クラス数が5の全結合層に入力する形で，新たな全結合層を定義します．, あとは，全結合層を取り払ったResNet50と，新たに作った全結合層をくっつけてモデルの形づくりは完了です．続いて，学習処理を決めるコンパイルです．, 今回は最適化アルゴリズムに確率的勾配降下法を用いてみました．それでは，これまでに構築したモデルを用いて学習を開始します．, ジェネレータにより生成されたデータで訓練するには，.fit_generatorを使います．samples_per_epochをトレーニングデータ数（4000）にしているので，各エポックで4000個のサンプルが用いられます．バッチサイズを16としたので，1エポックにおけるステップ数は4000/16の，250になります．Fine Tuningでは，すでにある程度重みが定まっているので，エポック数は少なめの5としてみました．ということで今回はEarly stoppingは行なわず，トレーニングデータ全てを訓練に用います．, 250/250 [==============================] – 340s 1s/step – loss: 0.6239 – acc: 0.7707 – val_loss: 0.6378 – val_acc: 0.7749, 250/250 [==============================] – 326s 1s/step – loss: 0.2571 – acc: 0.9113 – val_loss: 0.5076 – val_acc: 0.8280, 250/250 [==============================] – 326s 1s/step – loss: 0.1720 – acc: 0.9415 – val_loss: 0.5026 – val_acc: 0.8349, 250/250 [==============================] – 326s 1s/step – loss: 0.1280 – acc: 0.9555 – val_loss: 0.4658 – val_acc: 0.8610, 250/250 [==============================] – 326s 1s/step – loss: 0.0843 – acc: 0.9738 – val_loss: 0.4351 – val_acc: 0.8788, 一方，ResNetの読み込み時にweights=Noneとして学習を行った場合（ImageNetの重みを初期値としたFine Tuningを行わなかった場合）の結果を以下に示します．, 250/250 [==============================] – 328s 1s/step – loss: 1.8689 – acc: 0.2727 – val_loss: 2.4236 – val_acc: 0.2587, 250/250 [==============================] – 315s 1s/step – loss: 1.7146 – acc: 0.3550 – val_loss: 1.5603 – val_acc: 0.3740, 250/250 [==============================] – 315s 1s/step – loss: 1.5204 – acc: 0.4150 – val_loss: 1.4414 – val_acc: 0.4109, 250/250 [==============================] – 316s 1s/step – loss: 1.3531 – acc: 0.4803 – val_loss: 1.4661 – val_acc: 0.4162, 250/250 [==============================] – 315s 1s/step – loss: 1.3628 – acc: 0.4753 – val_loss: 1.2330 – val_acc: 0.5167, ImageNetによる重みから学習をスタートした場合は1エポック目からすでに約77%の正解率が出ていますが，普通に学習させると1エポック目の正解率は約25%となっています．5エポック目でも，約52%までしか上昇していません．このことからもFine Tuningの効果が伺えます．, せっかくなので，今回Fine Tuningで学習したモデルに，テストデータの一部を読み込んで予測確率を出力してみます．今回は下に示すアップルパイの画像を判定させてみます．, [(‘apple_pie’, 0.9993316), (‘french_toast’, 0.0006522994), (‘pizza’, 8.400712e-06), (‘sashimi’, 5.791974e-06), (‘hot_dog’, 1.8393388e-06)], 以上のコードはGoogle Colabでデータファイルを読み込ませるために行うコード．自前の環境で行う場合は不要．, ↓テストデータの，./apple_pie/1005649.jpgをテストしてみた場合のコード．. classificationLayer]; Try this example to see how simple it is to get started with deep learning in MATLAB®. Matthew W. Moskewicz, Khalid Ashraf, William J. Dally, and Kurt Keutzer. You can always update your selection by clicking Cookie Preferences at the bottom of the page. softmaxLayer('Name','softmax') Replace the output layer. Learn more. This is a small data set containing 75 images of MathWorks merchandise, belonging to five different classes (cap, cube, playing cards, screwdriver, and torch). We use essential cookies to perform essential website functions, e.g. Fine-tuning a network with transfer learning is usually much faster and easier than training a network with randomly initialized weights from scratch. figure Can you please suggest me any solution. You can take a pretrained network and use it as a starting point to learn a new task. Deep Learning Toolbox Model for ResNet-50 Network, Pretrained Resnet-50 network model for image classification, You may receive emails, depending on your. lgraph = removeLayers(lgraph, {'fc1000','fc1000_softmax','ClassificationLayer_fc1000'}); text(10,20,char(label),'Color','white'). If nothing happens, download GitHub Desktop and try again. On the Designer pane, drag a new convolution2dLayer onto the canvas. With just a few lines of MATLAB code, you can apply deep learning techniques to your work whether you’re designing algorithms, preparing and labeling data, or generating code and deploying to embedded systems. Explore the network plot. keyboard, mouse, pencil, and many animals). By default the input image is an African bush elephant and Accelerating the pace of engineering and science, MathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。, (Statistics and Machine Learning Toolbox). layersTransfer = net.Layers(1:end-3); 2 branches 0 tags. You clicked a link that corresponds to this MATLAB command: Run the command by entering it in the MATLAB Command Window. (2016). % Show the image and the classification results Accelerating the pace of engineering and science. Based on your location, we recommend that you select: . Click Import to import the data into Deep Network Designer. This is a MATLAB implementation of the ResNet-50 inference CNN. 学習データ 20,000枚 (各店舗 500枚) 評価データ 3,200枚 (各店舗 80枚) テストデータ 3,200枚 (各店舗 80枚) 学習条件. lgraph = connectLayers(lgraph,'avg_pool','fc'); "I have the problem with the output of layer 12 is incompatible with the input expected by layer 13.". I am trying to test the resnet 50 on Dataset consist of 1560 images. そこで，1行目のコードで，pyDriveをGoogle Colabにインストールする必要があります．, インポートできたら，Google Driveにアクセスするための認証を行います．以下のコードで行うことが出来ます．, 表示されているリンクをクリックして，読み込みたいファイルを保存してあるGoogle Driveアカウントを選択すると，以下のように認証用コードが表示されると思います．, 特にエラーなどが出なければ，これでデータをアップロードしているGoogle Driveからデータを読み込む準備が完了しました．, ここで，Google Driveから読み込みたいデータについて，「共有可能なリンク」を有効にしておく必要があります．読み込みたいデータをDrive上で右クリックすると，以下のように「共有可能なリンクを取得」を選択できます．, そして，共有設定をオンにすると，「https://drive.google.com/open?id=abcdefg…」のような感じの共有リンクが表示されます．（「共有可能なリンクを取得」をクリックしたら自動的にオンになっているかもしれません．）ここで必要なのが「id=」以降の部分になります．今回示した例でいうとabcdefg…の部分です．ここでは仮に，「id=」以降の部分が「abcdefg」だとしてコードの解説をします．, inflating: dataset/train/apple_pie/101251.jpg, inflating: dataset/train/apple_pie/103801.jpg, 解凍が済んだら，dataset.zipは必要ないです．以下のコードでGoogle Colab上から削除できます．（これはGoogle Colab上から削除するだけで，Google Driveにある元データを削除するわけではないです）, 以上でGoogle Colabを使う際の，だいぶ面倒くさい作業が完了しました．（自前の環境でやる場合はこれまで書いたコードや，それに伴う作業は必要ないので割と楽）, ようやく本題のコードを書き始めます．まず，トレーニングデータ，テストデータの定義を行います．, classesに分類したいクラスを定義しています．今回の場合だと，apple_pie, french_toast, hot_dog, pizza, sashimiです．そして，nb_classesにクラス数を定義しています．4行目，5行目のコードで，読み込むデータのディレクトリを指定しています．7行目，8行目のコードで，トレーニングデータの数，テストデータの数を指定しています．そして,10行目のコードで読み込む画像をすべて同じ大きさにリサイズします．これは最終的に全結合層に特徴マップを読み込ませるためです．今回は224×224にしましたが，あまりに小さいサイズを指定すると画像が縮小されすぎるのでエラーになります．詳細はKerasのドキュメントに書いてあります．, つづいて，読み込んだデータをトレーニングデータ，テストデータとして使えるように定義します．, 今回のような形式で予めディレクトリを作成しておくと，KerasのImageDataGeneratorでトレーニングデータとテストデータを簡単に定義できます．, ここでは，トレーニングデータに対して，rescale=1.0 / 255, zoom_range=0.2, horizontal_flip=Trueを指定しています．rescaleは，これまで同様に各画素値の0~1への正規化です．後の2つは，トレーニングデータが十分でない場合に画像を水増しするための引数です．zoom_rangeは画像をランダムにズームします．horizontal_flipは，画像をランダムに左右反転させます．テストデータに対しては，水増しする必要が無いので正規化のみです．, 続いて，.flow_from_directoryで，ディレクトリへのパスを受け取り，拡張/正規化したデータのバッチを生成します．train_generatorにはtrain_data_dirを指定しています．target_sizeは最初に指定した画像サイズで，今回は224×224です．カラー画像なのでcolor_mode=’rgb’，分類するクラスをclassesとして指定，分類は多クラス分類なのでclass_mode=’categorical’を指定しています．学習の際のバッチサイズは16にしました．テストデータについても，同様に設定しています．以上のコードを実行すると，下のような文が出てくると思います．. sz = net.Layers(1).InputSize リクエスト 6. Found 4000 images belonging to 5 classes. https://github.com/forresti/SqueezeNet. Choose a web site to get translated content where available and see local events and offers. lgraph = addLayers(lgraph,newLayers); Lapedriza, Antonio Torralba, and Aude Oliva. Other MathWorks country sites are not optimized for visits from your location. Opening the resnet50.mlpkginstall file from your operating system or from within MATLAB will initiate the installation process for the release you have. To export the results from training, on the Training tab, select Export > Export Trained Network and Results. 1.少ない画像から画像分類を学習させる方法（kerasで転移学習：fine tuning） 2.Kerasによるデータ拡張 3.VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (1) 4. To train the network with the specified training options, click Close and then click Train. Hello, For more information, see our Privacy Statement. システム... gitのbranchを複数環境から作業する場合に必要となるコマンドのメモ Divide the data into 70% training data and 30% validation data. Select SqueezeNet from the list of pretrained networks and click Open. Scale Visual Recognition Challenge.” International Journal of Computer Vision However, a major issue I have now is that the images are of 1092x1920 size where as the ResNet can only take in 224 by 224. ResNetはディープラーニングを行うためのモデルの一つであり，2015年のILSVRC（世界的な画像認識コンテスト）で優勝したモデルです．. % Read the image to classify Create scripts with code, output, and formatted text in a single executable document.
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