画像分類のデータセットの作り方

Question

機械学習で画像分類を勉強しています。画像にある対象物が写っていたら1、写っていなければ0に分類するような学習をしています。現在はファイルに一枚ずつ撮影した同じサイズの写真を入れてデータを作っていますが、これを1枚の画像を分割して複数のデータにしたいです。最終的に一枚の画像を入力すると、どの範囲に対象物が含まれているのかを検出するような学習がしたいのですが作り方が分かりません。また、参考になりそうなコードなどありましたら教えていただけると嬉しいです。

Comments

[hayataka2049]

「これを1枚の画像を分割して複数のデータにしたいです」はさほど難しくないと思いますが、「。最終的に一枚の画像を入力すると、どの範囲に対象物が含まれているのかを検出するような学習がしたい」はまったく別のアルゴリズム・モデルを導入してやるしかないですから、問題の次元が違います。今回の質問ではどちらを重視するのですか？

[mimamoru]

ありがとうございます。そうなのですね。後者の方を重視したいです。scikitlearnとtensorflowを勉強しているのですがこれらでは実装できないでしょうか。目的達成としては後者重視ですが、分割の仕方も今後の為に理解したいので教えていただけると嬉しいです！

[wakame]

そうすると画像分類ではなく物体認識ですかね。

[mimamoru]

ありがとうございます。今調べたらr-cnnなどが出てきました。ただ今回ある物体と書きましたが、検出したいのは物の角でございまして…。どの範囲に角が含まれているか判別したいのですが、この例のように物質としての区切りがなくても検出できるのでしょうか。範囲といっても点の規模かもしれません。何度もすみません。