物体検出+クラス分類で白のトイプードルの画像収集

やること

以下のようなことがやりたいです。

  1. 様々な画像がフォルダに含まれている

    f:id:wada0421514:20191102113725p:plain

  2. 白のトイプードルだけ取り出して保存する

    f:id:wada0421514:20191102113729p:plain

学習

学習用の画像準備

347枚の犬が写っている画像を集めました

各画像にラベルを付けました

  • 白のトイプードル : 164枚

  • それ以外 : 183枚

画像から犬部分を切り出す

犬が小さいと学習に使えないので、画像から犬部分を切り出します

学習済みの物体検出モデルYOLOv3を使いました

クラス分類モデルVGG16を学習する

集めた犬の画像で学習します

50epochで収束しました

バリデーションの精度は95%でした

推論

  1. テスト用の9枚の犬画像があります

    f:id:wada0421514:20191102195624p:plain

  2. 物体検出モデルYOLOv3に入力し、犬部分を切り出します

  3. 今回学習したクラス分類モデルVGG16に切り出した犬画像を入力します

  4. 白のトイプードルの画像のみ取り出すことができました

    f:id:wada0421514:20191102195631p:plain

コード

作成したコードは全てgithubに上げてあります。 github.com

参考文献

qiita.com

www.itd-blog.jp