自分で集めた画像で予測したい

Question

(https://www.acceluniverse.com/blog/developers/2020/03/pythonefficientnet-multi-outpu.html)この記事を参考にして人の顔からの年齢予測の勉強をしています。

この記事の最後に筆者が知っている人の画像についても予測することができていますが実装方法が書いてありません。

自分の集めた画像でも予測できるようにするためはどのようにすればいいでしょうか。

Comments

[meg_]

参考サイトのコードは一通り実行してみましたか？テストデータにご自身がテストしたい画像を混ぜる(交換する)のはどうでしょうか？

[kobayash1]

はい。コードは一通り実行してみました。テストデータは交換することができるんですね。調べてみます。
もしお時間があれば、参考サイトを紹介してもらえると助かります。

[meg_]

> はい。コードは一通り実行してみました。
試そうと思ったところ「from keras.utils import to_categorical」のところで「ImportError」が発生したのですがそちらでは発生しませんでしたか？

[meg_]

また、下記でもValueErrorが発生しました。（ValueError: Unexpectedly found an instance of type `<class 'keras.engine.keras_tensor.KerasTensor'>`. Expected a symbolic tensor instance.
）
input_tensor = input_layer, # 入力
pooling='max')
簡単に検証出来ないようなので(モデル作成まで至らない)回答できずすみません。

[退会済みユーザー]

手元に試せるPCがないので絵に描いた餅の話を書きます。もし、エラーが全部解決できたのであれば、

age_pred, race_pred, gender_pred = model.predict_on_batch(x_test)
の部分で答えである「age_pred」が得られます。これが本当にやりたいことですね！？

で、これを動かすには、
x_testに「自前データのテンソル」を入れないといけなさそうです。
続いて、さかのぼってx_testを作るには、
get_data_generator(df, test_idx, for_training=False, batch_size=128)
が必要です。（試すだけであればbatchは1でいいでしょう。）
もう少しさかのぼると、上記のtest_idxは何番目のに当たる部分で、dfはdf = pd.DataFrame(略)の由来と分かります。
ですので、
> 自分の集めた画像
のdfを作ってやって、モデルをロードして、ロードしたモデルに「挿げ替えたdfから作ったtest_x
[これのテンソルはPytorchなら(1,3,128,128)n番目,rgbで3ch,128px,128px
TFなら(1,128,128,3)n番目,128px,128px,rgbで3chのはず]をぶっこんでやる」とできるはずです。

元のデータセットの幅は人種も年齢もガッツリしているようですので、よほどジェ●イ・マスターのヨ●ダみたいな人間離れした顔でない限り、そこそこ認識してくれそうな気がします。

追伸：
エラーの件はimport keras.略をfrom tensorflow.keras.略に挿げ替えたらしのげそうです。KerasはTFに喰われたのでfrom tensorflow.keras.みたいな感じにしないと古いKerasをインポートしてしまったり、Kerasを組み込んだTFとKeras（単品）が混ざると壮大に動作不良を起こす原因となったりします。

[kobayash1]

meg_さん協力していただいてありがとうございます！
fourteenlengthさんエラーの件含めて全て回答していただいてありがとうございます!早速試してみたいと思います!

[meg_]

参考までに私が試したkerasのバージョンは「'2.6.0'」です。（Kaggle notebookままです）またリンク先のコードには「tensorflow」は使われていない様子です。

[kobayash1]

すみません。　自分の集めた画像のdfを作るところから調べてみたんですけど、何度考えてみてもやり方が分かりません。もしお時間があれば教えてくださると助かります。

Answer 1

遅くなりましたが、無事解決することができました。協力してくださった方々ありがとうございました。