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機械学習で画像データに正解ラベルを2つ付ける

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FALLOT

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 機械学習で画像データに正解ラベルを2つ付ける

初投稿なので拙い説明でしたら申し訳ございません。

今、研究で機械学習に関する勉強をしています。
そこで、MNISTなどのパブリックデータを用いた学習をしていました。
ゼロから作るDeepLearning(OREILLY社)を一通り読んだのですが、自分で画像データに正解ラベルをつける説明がありませんでした。
内容としては、どこかに1点を見つける機械学習をする予定です。
したがって、正解ラベルはX座標・Y座標としたいです。

また、MNISTではtensorflowのライブラリからデータセットを読み込んでいたのでそちらも教えていただけると幸いです。

環境
python
tensorflow
windows

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画像からXY座標の2つの値を予測させる回帰問題として考えればできます。出力層のユニット数を2に、活性化関数を恒等関数にすれば良さそうです。

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  • 2018/06/12 14:02

    hayataka2049さん
    ありがとうございます。
    そのような方向で考えていきたいと思います。
    差し手がましいですが、正解ラベルの付け方はご存知ですか?

    キャンセル

  • 2018/06/12 15:58

    csvでもtensorflowのフォーマットでも良いので、画像ファイルと正解ラベルが対応するようなデータセットを作って、プログラムで適当に読んでやればよいのではないでしょうか。実装レベルでどうするかという話でしたら、申し訳ありませんがtensorflowを常用していないので、ちょっとお答えしづらいです。検索して似たようなコードを探した方が私が回答するより良い結果になると思います。

    キャンセル

  • 2018/06/13 14:51 編集

    hayataka2049さん
    ありがとうございます。
    貴重な助言、感謝致します。
    CSVでは実装された経験があるのですか?

    キャンセル

  • 2018/06/13 15:06

    CSVといえば以前sklearnで似たようなことをやりましたが、ファイルと正解ラベルを書き連ねたCSVを作って一気に読み込んでがーっと処理しただけなので、参考にならないでしょう。
    tensorflow的にどんなお作法で書くと良いのか知らないので(たぶんqueueとか使うんだろうけど)、他の方に譲ります。

    キャンセル

  • 2018/06/13 15:08

    hayataka2049さん
    承知致しました。
    ありがとうございます。

    キャンセル

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