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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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。

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機械学習CNN 多チャネル(複数画像)を一つの入力とする方法

InoueNaohiro
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投稿2017/01/05 05:43

###前提・実現したいこと
こんにちは、
機械学習の画像認識について伺いたいことがあり、質問させていただきます。

CNNという手法で複数画像を一つの入力として読み込ませることは可能でしょうか?

また、可能であればどのようにすれば複数画像を一つの入力とすることができるのでしょうか?

単純に下記のコード(参考サイトより引用)の入力サイズ(※1)や一つ目の畳み込み層のチャネル数(※2)を変更するだけで良いのでしょうか?
普通の入力画像(カラー)の1枚の場合はRGBの3チャネルを入力としていますが、今回は白黒画像複数枚(画像1枚を入力1チャネル)として学習を行いたいと考えております。

class Alex(chainer.Chain): """Single-GPU AlexNet without partition toward the channel axis.""" insize = 227 (※1) def __init__(self): super(Alex, self).__init__( conv1=L.Convolution2D(3, 96, 11, stride=4), (※2) conv2=L.Convolution2D(96, 256, 5, pad=2), conv3=L.Convolution2D(256, 384, 3, pad=1), conv4=L.Convolution2D(384, 384, 3, pad=1), conv5=L.Convolution2D(384, 256, 3, pad=1), fc6=L.Linear(9216, 4096), fc7=L.Linear(4096, 4096), fc8=L.Linear(4096, 1000), ) self.train = True def clear(self): self.loss = None self.accuracy = None def __call__(self, x, t): self.clear() h = F.max_pooling_2d(F.relu( F.local_response_normalization(self.conv1(x))), 3, stride=2) h = F.max_pooling_2d(F.relu( F.local_response_normalization(self.conv2(h))), 3, stride=2) h = F.relu(self.conv3(h)) h = F.relu(self.conv4(h)) h = F.max_pooling_2d(F.relu(self.conv5(h)), 3, stride=2) h = F.dropout(F.relu(self.fc6(h)), train=self.train) h = F.dropout(F.relu(self.fc7(h)), train=self.train) h = self.fc8(h) self.loss = F.softmax_cross_entropy(h, t) self.accuracy = F.accuracy(h, t) return self.loss

こうした場合に、どのように画像を入力として与えれば良いのかわからない状況です。
機械学習、CNNの根本的な理解が全く足りておらず申し訳有りませんが、どなたかご回答の方よろしくお願いいたします。
###参考サイト
Qiita「Convolutional Neural Networkを実装する」
Chainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
CNNは下記の情報処理学会主催の「SamuraiCoding」というゲームAIの大会で用いようと考えております
Samurai Coding
具体的にはスプラトゥーンのような3対3のターン制の陣取りゲームでゲーム画面は以下のような感じです。
イメージ説明
実際の対戦では自分のターンに下のようなゲーム情報が渡され、キャラクターの行動を決定し出力するプログラムを書くというものです。
イメージ説明
ゲームには視界があり自分チーム3人分の視界が得られますが視界外の情報は得られません
イメージ説明

そこで大量のログデータからCNNを用いて、敵の位置の予測や次の行動の選択を行おうと考えております。

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回答1

0

英語でもよければ、
Tensorflow Tutorial
なんかは、どうでしょうか?
MNIST という画像認識の初歩の部分を解説してくれています。

英語がきつい場合は、MNIST でいろいろ調べてみるか、書籍になってしまいますが、
Amazon
なんかは、いかがでしょうか?

投稿2017/01/05 09:26

takeshi

総合スコア264

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2017/01/05 21:42

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