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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

解決済

自分でDeepLearningをしてみたいがアノテーション後の次の手順が分かりません

poporon1234
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2回答

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投稿2019/05/01 18:51

質問失礼いたします。

当方、現在、自分でDeepLearningをしてみたいと思い取り掛かっている者です。

<やりたいこと>
壁紙に汚れの「あり」「なし」を判定したいと思っている(壁紙は全て同じもの)
↑あり・なし判定が90%以上で出来たら、次は「撮影時によって汚れの見え方が変わる」ため

1mの距離から見た汚れのありなし画像
5mの距離から見た汚れのありなし画像
10mの距離から見た汚れのありなし画像
などの画像を用意し、試してみようと考えております。
(タグ付けが大変そうですが。。。。)

<環境>
win10 pro 64bit
anacondaをインストールし
python,opencvなどを使用しています。
画像のタグ付けはMSのvottを使用

<完了していること>
1.正解画像
・壁紙の汚れの**「無い」**画像を4Kカメラで撮影し、256×256で500枚用意
→水平・垂直変更などを行い7000枚ほど水増し済
→アノテーション(タグ付け完了済)
→.jsonファイルに結果を出力済

2.汚れあり画像
・壁紙の汚れの**「ある」**画像を4Kカメラで撮影し、256×256で500枚用意
→水平・垂直変更などを行い7000枚ほど水増し済
→アノテーション(タグ付け完了済)
→.jsonファイルに結果を出力済

1.2の合計14000枚ほどあります。

この後はどのように何をすればいいのでしょうか。

.jsonファイルを利用するのはサイトなどで調べ、なんとなく分かるのですが
いまいちピンときておりません

次は
モデルを選ぶ?
・VGG16など

何を選ぶのか?
・高い精度で画像を振り分けたいので学習済モデルを選ぶ?

それをどのように使うのか?

などなど

中途半端な理解力で大変申し訳御座いませんが御解答いただけますと大変助かります。

何卒宜しくお願い致します。

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