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VGG16を用いた転移学習でdecode_predictions関数で結果を表示させたい

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yoshi1300

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前提・実現したいこと

VGG16を用いた転移学習を行い、学習させた画像である可能性が最も高い場合そのファイル名を表示させたいです。現在はdecode_predictions関数を使って表示を試みているのですが下記のようにエラーが出てきています。どのように行うべきなのでしょうか。ご指導よろしくお願いいたします。

発生している問題・エラーメッセージ

`decode_predictions` expects a batch of predictions (i.e. a 2D array of shape (samples, 1000)). Found array with shape: (1, 5)
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回答 1

checkベストアンサー

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decode_predictions は ImageNet の1000クラス分類問題の学習モデルを利用する場合にのみ利用できる関数なので、転移学習でクラスの種類を変更した場合には利用できません。

5クラス分類問題なのであれば、モデルの出力は (バッチ数, 5) の2次元配列なので、その配列に対して、np.argmax(ret, axis=1) をとれば、各バッチごとの予測ラベルに変換できます。

import numpy as np

class_names = ["a", "b", "c", "d", "e"]

predictions = np.random.randn(10, 5)  # predict() の返り値の代わり

pred_labels = np.argmax(predictions, axis=-1)
print(pred_labels)  # [2 0 0 2 2 2 4 2 3 3]

# ラベル名に置き換えた場合
pred_label_names = [class_names[x] for x in pred_labels]
print(pred_label_names)  # ['d', 'e', 'b', 'a', 'c', 'c', 'a', 'e', 'c', 'c']

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  • 2019/08/19 15:45

    大変参考になりました。ありがとうございました。

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