チュートリアル: 転移学習と ML.NET Image Classification API を利用した自動ビジュアル検査

[アーティクル]
05/09/2023

転移学習、事前トレーニング済みの TensorFlow モデル、ML.NET Image Classification API を利用してカスタムディープラーニングモデルをトレーニングし、コンクリートの表面の画像をひび割れあり/ひび割れなしに分類する方法について説明します。

このチュートリアルでは、次の作業を行う方法について説明します。

問題を把握する
ML.NET Image Classification API について
事前トレーニング済みモデルについて
転移学習を利用し、カスタム TensorFlow 画像分類モデルをトレーニングする
カスタムモデルによる画像の分類

必須コンポーネント

Visual Studio 2022.

画像分類の転移学習の概要

このサンプルは、事前トレーニング済みディープラーニング TensorFlow モデルを利用して画像を分類する C# .NET Core コンソールアプリケーションです。このサンプルのコードはサンプルブラウザーにあります。

問題を把握する

画像分類はコンピューターのビジョンの問題です。画像分類では、画像を入力として受け取り、指示されたクラスにそれを分類します。画像分類モデルは、一般的にディープラーニングとニューラルネットワークを使用してトレーニングされます。詳細については、ディープラーニングと機械学習の違いに関するページを参照してください。

画像分類はたとえば次のシナリオで役立ちます。

顔認識
感情検出
医療診断
陸標検出

このチュートリアルでは、カスタム画像分類モデルをトレーニングし、橋床の映像を自動検査し、ひび割れしている構造物を特定します。

ML.NET Image Classification API

ML.NET からは、画像分類を実行するさまざまな方法が与えられます。このチュートリアルでは、Image Classification API を使用する転移学習を応用します。 Image Classification API では TensorFlow.NET を利用します。これは TensorFlow C++ API 用に C# バインディングを提供する低レベルライブラリです。

転移学習とは何か

転移学習では、ある問題を解決することで得られた知識が関連する別の問題に応用されます。

ディープラーニングモデルを最初からトレーニングするには、いくつかのパラメーター、大量のラベル付きトレーニングデータ、膨大な量の計算リソース (数百時間の GPU) を設定する必要があります。事前トレーニング済みモデルと転移学習を使用すると、トレーニングプロセスをショートカットできます。

トレーニングプロセス

Image Classification API のトレーニングプロセスは、事前トレーニング済み TensorFlow モデルを読み込むことから始まります。トレーニングプロセスは次の 2 つのステップで構成されます。

ボトルネックフェーズ
トレーニングフェーズ

トレーニングステップ

ボトルネックフェーズ

ボトルネックフェーズの間、事前トレーニング済みモデルの固定レイヤーに対して、一連のトレーニング画像が読み込まれ、ピクセル値が入力として使用されます。固定レイヤーには、非公式にボトルネックレイヤーと呼ばれている最後から 2 番目のレイヤーまでに含まれる、ニューラルネットワーク内のあらゆるレイヤーが含まれます。このようなレイヤーは、その上でトレーニングが発生せず、操作がパススルーであるため、固定と呼ばれています。モデルでさまざまなクラスを区別するのに役立つ低レベルパターンが計算されるのがこの固定レイヤーです。レイヤーの数が多ければ多いほど、この手順は計算処理がそれだけ激しくなります。幸いなことに、これは 1 回限りの計算であるため、結果をキャッシュし、後で異なるパラメーターを使用して実験するときに利用できます。

トレーニングフェーズ

ボトルネックフェーズからの出力値が計算されると、それが入力として利用され、モデルの最終的レイヤーが保持されます。このプロセスは繰り返され、モデルパラメーターで指定された回数だけ実行されます。実行のたびに、損失と精度が評価されます。次に、損失を最小限に抑え、精度を最大限に高めることを目的としてモデルを改善するための適切な調整が行われます。トレーニングが完了すると、2 つのモデル形式が出力されます。そのうちの 1 つがモデルの .pb バージョンであり、もう 1 つがモデルの .zip ML.NET シリアル化バージョンです。 ML.NET でサポートされる環境で作業するとき、モデルの .zip バージョンを使用することが推奨されます。ただし、ML.NET がサポートされない環境では、.pb バージョンを使用できます。

事前トレーニング済みモデルについて

このチュートリアルで使用される事前トレーニング済みモデルは、Residual Network (ResNet) v2 モデルの 101 レイヤー型です。元のモデルは、画像を 1,000 個のカテゴリに分類する目的でトレーニングされています。このモデルでは、サイズ 224 x 224 の画像を入力として受け取り、トレーニングしたクラス別にクラス確率を出力します。このモデルの一部は、2 つのクラス間で予測する目的でカスタム画像を利用して新しいモデルをトレーニングするために使用されます。

コンソールアプリケーションを作成する

転移学習と Image Classification API の概要を理解できたところで、アプリケーションを構築しましょう。

"DeepLearning_ImageClassification_Binary" という名前の C# コンソールアプリケーションを作成します。 [次へ] をクリックします。
使用するフレームワークとして [.NET 6] を選択します。 [作成] ボタンをクリックします。
Microsoft.ML NuGet パッケージをインストールします。

注意

このサンプルでは、特に明記されていない限り、記載されている最新の安定バージョンの NuGet パッケージを使用します。
1. ソリューションエクスプローラーで、プロジェクトを右クリックし、 [NuGet パッケージの管理] を選択します。
2. [パッケージソース] として [nuget.org] を選択します。
3. [参照] タブを選択します。
4. [プレリリースを含める] チェックボックスをオンにします。
5. Microsoft.ML を探します。
6. [インストール] ボタンを選択します。
7. [変更のプレビュー] ダイアログの [OK] を選択します。表示されているパッケージのライセンス条項に同意する場合は、 [ライセンスの同意] ダイアログの [同意する] を選択します。
8. Microsoft.ML.Vision、SciSharp.TensorFlow.Redist バージョン 2.3.1、および Microsoft.ML.ImageAnalytics NuGet パッケージに対して、これらの手順を繰り返します。

データを準備して理解する

注意

このチュートリアルのデータセットの提供元: Maguire, Marc; Dorafshan, Sattar; and Thomas, Robert J., "SDNET2018:A concrete crack image dataset for machine learning applications" (2018). Browse all Datasets. Paper 48. https://digitalcommons.usu.edu/all_datasets/48

SDNET2018 は、ひび割れあり/ひび割れなしのコンクリート構造物 (橋床、壁、歩道) に関する注釈を含む画像データセットです。

SDNET2018 データセットの橋床のサンプル

データは 3 つのサブディレクトリで整理されています。

D には橋床の画像が含まれています
P には歩道の画像が含まれています
W には壁の画像が含まれています

これらのサブディレクトリにはそれぞれ、追加のサブディレクトリが 2 つ含まれ、プレフィックスが付けられています。

C はひび割れありの表面に使用されるプレフィックスです
U はひび割れなしの表面に使用されるプレフィックスです

このチュートリアルでは、橋床の画像のみ使用します。

データセットをダウンロードし、解凍します。
データセットファイルを保存するために、プロジェクトに "assets" という名前のディレクトリを作成します。
先ほど解凍したディレクトリから assets ディレクトリに CD サブディレクトリと UD サブディレクトリをコピーします。

入力クラスと出力クラスを作成する

Program.cs ファイルを開き、ファイルの先頭にある既存の using ステートメントを次で置き換えます。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.IO;
using Microsoft.ML;
using static Microsoft.ML.DataOperationsCatalog;
using Microsoft.ML.Vision;

Program.cs の Program クラスの下で ImageData という名前のクラスを作成します。このクラスは、最初に読み込んだデータを表わすために使用されます。
```
class ImageData
{
    public string ImagePath { get; set; }

    public string Label { get; set; }
}
```
ImageData には次のプロパティが含まれます。
- ImagePath は、画像が保存されている完全修飾パスです。
- Label は、画像が属するカテゴリです。これが予測する値です。
入力データと出力データのクラスを作成する
1. ImageData クラスの下で、ModelInput という名前の新しいクラスに入力データのスキーマを定義します。
```
class ModelInput
{
    public byte[] Image { get; set; }
    
    public UInt32 LabelAsKey { get; set; }

    public string ImagePath { get; set; }

    public string Label { get; set; }
}
```
  ModelInput には次のプロパティが含まれます。
  - Image は画像の byte[] 表現です。モデルでは、トレーニングのために画像データがこの種類になることが求められます。
  - LabelAsKey は Label の数値表現です。
  - ImagePath は、画像が保存されている完全修飾パスです。
  - Label は、画像が属するカテゴリです。これが予測する値です。
  Image と LabelAsKey のみ、モデルのトレーニングと予測に使用されます。 ImagePath プロパティと Label プロパティは、元の画像ファイルの名前やカテゴリにアクセスするときに便利なため、維持されます。
2. 次に、ModelInput クラスの下で、ModelOutput という名前の新しいクラスに出力データのスキーマを定義します。
```
class ModelOutput
{
    public string ImagePath { get; set; }

    public string Label { get; set; }

    public string PredictedLabel { get; set; }
}
```
  ModelOutput には次のプロパティが含まれます。
  - ImagePath は、画像が保存されている完全修飾パスです。
  - Label は、画像が属する元のカテゴリです。これが予測する値です。
  - PredictedLabel はモデルで予測された値です。
  ModelInput と同様に、予測には PredictedLabel のみが必要になります。モデルによる予測が含まれているためです。 ImagePath プロパティと Label プロパティは、元の画像ファイルの名前やカテゴリにアクセスするときに便利なため、保持されます。

ワークスペースディレクトリを作成する

トレーニングデータと検証データが頻繁に変更されない場合は、今後の実行のために、計算されたボトルネック値をキャッシュすることをお勧めします。

プロジェクトで workspace という名前の新しいディレクトリを作成し、計算されたボトルネック値とモデルの .pb バージョンを格納します。

パスを定義し、変数を初期化する

using ステートメントの下で、アセットの場所、計算されたボトルネック値、モデルの .pb バージョンを定義します。

var projectDirectory = Path.GetFullPath(Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "../../../"));
var workspaceRelativePath = Path.Combine(projectDirectory, "workspace");
var assetsRelativePath = Path.Combine(projectDirectory, "assets");

MLContext の新しいインスタンスを使用して mlContext 変数を初期化します。
```
MLContext mlContext = new MLContext();
```
MLContext クラスは、すべての ML.NET 操作の開始点で、mlContext を初期化することで、モデル作成ワークフローのオブジェクト間で共有できる新しい ML.NET 環境が作成されます。これは Entity Framework における DbContext と概念的には同じです。

データを読み込む

データ読み込みユーティリティメソッドを作成する

イメージは 2 つのサブディレクトリに保存されます。データを読み込む前に、ImageData オブジェクトの一覧に書式設定する必要があります。それには、LoadImagesFromDirectory メソッドを作成します。

IEnumerable<ImageData> LoadImagesFromDirectory(string folder, bool useFolderNameAsLabel = true)
{

}

LoadImagesFromDirectory 内で次のコードを追加し、サブディレクトリからすべてのファイルパスを取得します。
```
var files = Directory.GetFiles(folder, "*",
    searchOption: SearchOption.AllDirectories);
```
次に、foreach ステートメントを利用して各ファイルを反復処理します。
```
foreach (var file in files)
{

}
```
foreach ステートメント内で、ファイルの拡張子がサポートされていることを確認します。 Image Classification API では、JPEG 形式と PNG 形式がサポートされています。
```
if ((Path.GetExtension(file) != ".jpg") && (Path.GetExtension(file) != ".png"))
    continue;
```
次に、ファイルのラベルを取得します。 useFolderNameAsLabel パラメーターが true に設定されている場合、ファイルが保存されている親ディレクトリがラベルとして使用されます。それ以外の場合、ラベルは、ファイルのプレフィックスか名前自体にする必要があります。
```
var label = Path.GetFileName(file);

if (useFolderNameAsLabel)
    label = Directory.GetParent(file).Name;
else
{
    for (int index = 0; index < label.Length; index++)
    {
        if (!char.IsLetter(label[index]))
        {
            label = label.Substring(0, index);
            break;
        }
    }
}
```

最後に、ModelInput の新しいインスタンスを作成します。

yield return new ImageData()
{
    ImagePath = file,
    Label = label
};

データを準備する

LoadImagesFromDirectory ユーティリティメソッドを呼び出し、mlContext 変数の初期化後にトレーニングに使用される画像の一覧を取得します。
```
IEnumerable<ImageData> images = LoadImagesFromDirectory(folder: assetsRelativePath, useFolderNameAsLabel: true);
```
次に、LoadFromEnumerable メソッドを利用して IDataView に画像を読み込みます。
```
IDataView imageData = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(images);
```
データはディレクトリから読み取られた順序で読み込まれます。データのバランスを維持するために、ShuffleRows メソッドを利用してシャッフルします。
```
IDataView shuffledData = mlContext.Data.ShuffleRows(imageData);
```
機械学習モデルでは、数値形式で入力する必要があります。そのため、トレーニングの前にデータでいくつかの処理を行う必要があります。 MapValueToKey 変換と LoadRawImageBytes 変換から構成される EstimatorChain を作成します。 MapValueToKey 変換では、Label 列のカテゴリ値を受け取り、それを数値 KeyType に変換し、LabelAsKey という名前の新しい列に保存します。 LoadImages では、imageFolder パラメーターと共に ImagePath から値を取得し、トレーニングのために画像を読み込みます。
```
var preprocessingPipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey(
        inputColumnName: "Label",
        outputColumnName: "LabelAsKey")
    .Append(mlContext.Transforms.LoadRawImageBytes(
        outputColumnName: "Image",
        imageFolder: assetsRelativePath,
        inputColumnName: "ImagePath"));
```
データを preprocessingPipelineEstimatorChain に適用する Fit メソッドを使用し、事前処理済みのデータが含まれる IDataView メソッドを返す Transform メソッドを続けます。
```
IDataView preProcessedData = preprocessingPipeline
                    .Fit(shuffledData)
                    .Transform(shuffledData);
```
モデルをトレーニングするには、トレーニングデータセットと検証データセットを用意することが重要です。モデルはトレーニングセットでトレーニングされます。初見のデータの予測精度は、検証セットに対するパフォーマンスで計測されます。そのパフォーマンスの結果に基づき、改善努力の中でモデルが学習したものに調整が加えられます。検証セットは、元のデータセットを分割することで取得するか、この目的のために既に用意されていた別の情報源から取得します。今回、事前処理済みのデータセットがトレーニングセット、検証セット、テストセットに分割されています。
```
TrainTestData trainSplit = mlContext.Data.TrainTestSplit(data: preProcessedData, testFraction: 0.3);
TrainTestData validationTestSplit = mlContext.Data.TrainTestSplit(trainSplit.TestSet);
```
上のコードサンプルでは、2 回分割されます。まず、事前処理済みのデータが分割され、70% がトレーニングに使用され、残りの 30% が検証に使用されます。次に、30% の検証セットがさらに検証セットとテストセットに分割され、90% が検証に使用され、10% がテストに使用されます。

このようなデータ分割の目的は試験を受けるようなものです。試験勉強するとき、ノート、教科書、参考書で復習し、試験に出る概念をつかみます。トレーニングセットがこれに相当します。次に、模擬試験を受け、自分の知識を確認します。ここで役立つのが検証セットです。実際に試験を受ける前に概念をしっかり理解しているかを確認したくなることでしょう。模擬試験の結果に基づき、間違った箇所や良く理解していなかった箇所をメモし、本番の試験に向けて復習する中、変えるべきところを組み込みます。最後に、試験を受けます。テストセットがこれに相当します。試験に出ている問題は今まで見たことがありません。トレーニングと検証から学習したことを活用し、手元の課題に自分の知識を応用します。

トレーニングデータ、検証データ、テストデータそれぞれの値をパーティションに割り当てます。

IDataView trainSet = trainSplit.TrainSet;
IDataView validationSet = validationTestSplit.TrainSet;
IDataView testSet = validationTestSplit.TestSet;

トレーニングパイプラインを定義する

モデルトレーニングはいくつかのステップから構成されます。まず、Image Classification API を利用し、モデルがトレーニングされます。次に、PredictedLabel 列のエンコード済みラベルが MapKeyToValue 変換により元のカテゴリ値に戻されます。

ImageClassificationTrainer の必須パラメーターと省略可能なパラメーターのセットを格納するために、新しい変数を作成します。
```
var classifierOptions = new ImageClassificationTrainer.Options()
{
    FeatureColumnName = "Image",
    LabelColumnName = "LabelAsKey",
    ValidationSet = validationSet,
    Arch = ImageClassificationTrainer.Architecture.ResnetV2101,
    MetricsCallback = (metrics) => Console.WriteLine(metrics),
    TestOnTrainSet = false,
    ReuseTrainSetBottleneckCachedValues = true,
    ReuseValidationSetBottleneckCachedValues = true
};
```
ImageClassificationTrainer では、いくつかの省略可能なパラメーターを取得します。
- FeatureColumnName はモデルの入力として使用される列です。
- LabelColumnName は予測する値の列です。
- ValidationSet は検証データが含まれる IDataView です。
- Arch では、使用する事前トレーニング済みモデルアーキテクチャが定義されます。このチュートリアルでは、ResNetv2 モデルの 101 レイヤー型が使用されます。
- MetricsCallback では、トレーニング中に進捗状況を追跡記録する関数がバインドされます。
- TestOnTrainSet からは、検証セットがないとき、トレーニングセットに対してパフォーマンスを検証するようにモデルに指示が出ます。
- ReuseTrainSetBottleneckCachedValues からは、後続の実行でボトルネックフェーズからキャッシュされた値を使用するかどうかがモデルに伝えられます。ボトルネックフェーズは、初回実行時の計算処理が激しいワンタイムパススルー計算です。トレーニングデータが変わらないとき、エポック数やバッチサイズを変えて実験する場合、キャッシュした値を利用すると、モデルのトレーニングに必要な時間が大幅に短縮されます。
- ReuseValidationSetBottleneckCachedValues は ReuseTrainSetBottleneckCachedValues に似ていますが、これは検証データセット用になります。
- WorkspacePath では、計算されたボトルネック値と .pb バージョンのモデルを格納するディレクトリを定義します。

mapLabelEstimator と ImageClassificationTrainer の両方から構成される EstimatorChain トレーニングパイプラインを定義します。

var trainingPipeline = mlContext.MulticlassClassification.Trainers.ImageClassification(classifierOptions)
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));

Fit メソッドを利用してモデルをトレーニングします。
```
ITransformer trainedModel = trainingPipeline.Fit(trainSet);
```

モデルを使用する

モデルをトレーニングできたところで、モデルを利用して画像を分類しましょう。

コンソールに予測情報を表示する、OutputPrediction という名前の新しいユーティリティメソッドを作成します。

private static void OutputPrediction(ModelOutput prediction)
{
    string imageName = Path.GetFileName(prediction.ImagePath);
    Console.WriteLine($"Image: {imageName} | Actual Value: {prediction.Label} | Predicted Value: {prediction.PredictedLabel}");
}

1 枚の画像を分類する

ClassifySingleImage という名前の新しいメソッドを作成します。このメソッドは画像を 1 回予測し、出力します。
```
void ClassifySingleImage(MLContext mlContext, IDataView data, ITransformer trainedModel)
{

}
```
ClassifySingleImage メソッド内に PredictionEngine を作成します。 PredictionEngine は、データの 1 つのインスタンスを渡してから、その予測を実行できる便利な API です。
```
PredictionEngine<ModelInput, ModelOutput> predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ModelInput, ModelOutput>(trainedModel);
```
1 つの ModelInput インスタンスにアクセスするには、メソッドを利用して dataIDataView を CreateEnumerableIEnumerable に変換し、最初の観察を取得します。
```
ModelInput image = mlContext.Data.CreateEnumerable<ModelInput>(data,reuseRowObject:true).First();
```
Predict メソッドを使用し、画像を分類します。
```
ModelOutput prediction = predictionEngine.Predict(image);
```

OutputPrediction メソッドでコンソールに予測を出力します。

Console.WriteLine("Classifying single image");
OutputPrediction(prediction);

Fit メソッドの呼び出しの下で、画像のテストセットを利用して ClassifySingleImage を呼び出します。
```
ClassifySingleImage(mlContext, testSet, trainedModel);
```

複数の画像を分類する

ClassifySingleImage メソッドの下に ClassifyImages という名前の新しいメソッドを追加します。このメソッドは画像を複数回予測し、出力します。
```
void ClassifyImages(MLContext mlContext, IDataView data, ITransformer trainedModel)
{

}
```
Transform メソッドを利用し、予測を含む IDataView を作成します。 ClassifyImages メソッド内に次のコードを追加します。
```
IDataView predictionData = trainedModel.Transform(data);
```
予測を反復処理するには、メソッドを利用して predictionDataIDataView を CreateEnumerableIEnumerable に変換し、最初の 10 件の観察を取得します。
```
IEnumerable<ModelOutput> predictions = mlContext.Data.CreateEnumerable<ModelOutput>(predictionData, reuseRowObject: true).Take(10);
```

予測を反復処理し、元のラベルと予測後のラベルを出力します。

Console.WriteLine("Classifying multiple images");
foreach (var prediction in predictions)
{
    OutputPrediction(prediction);
}

最後に、ClassifySingleImage() メソッドの下で、画像のテストセットを利用して ClassifyImages を呼び出します。
```
ClassifyImages(mlContext, testSet, trainedModel);
```

アプリケーションの実行

コンソールアプリを実行します。出力は下の出力のようになるはずです。警告メッセージまたは処理中のメッセージが表示される場合がありますが、わかりやすくするため、これらのメッセージは結果から削除してあります。簡潔にするため、出力は要約されています。

ボトルネックフェーズ

画像は byte[] として読み込まれており、表示する画像名がないため、画像名には値が出力されません。

Phase: Bottleneck Computation, Dataset used:      Train, Image Index: 279
Phase: Bottleneck Computation, Dataset used:      Train, Image Index: 280
Phase: Bottleneck Computation, Dataset used: Validation, Image Index:   1
Phase: Bottleneck Computation, Dataset used: Validation, Image Index:   2

トレーニングフェーズ

Phase: Training, Dataset used: Validation, Batch Processed Count:   6, Epoch:  21, Accuracy:  0.6797619
Phase: Training, Dataset used: Validation, Batch Processed Count:   6, Epoch:  22, Accuracy:  0.7642857
Phase: Training, Dataset used: Validation, Batch Processed Count:   6, Epoch:  23, Accuracy:  0.7916667

画像分類の出力

Classifying single image
Image: 7001-220.jpg | Actual Value: UD | Predicted Value: UD

Classifying multiple images
Image: 7001-220.jpg | Actual Value: UD | Predicted Value: UD
Image: 7001-163.jpg | Actual Value: UD | Predicted Value: UD
Image: 7001-210.jpg | Actual Value: UD | Predicted Value: UD

7001-220.jpg 画像の検査後、実際のところ、ひび割れがないことがわかりました。

予測に使用された SDNET2018 データセット画像

おめでとうございます! これで画像を分類するディープラーニングモデルが正しく作成されました。

画像を改善する

モデルの結果に不満が残る場合、次の手法を試し、パフォーマンスを向上してみることができます。

データを増やす:モデルが学習するサンプルの数が多ければ多いほど、パフォーマンスがそれだけ上がります。 SDNET2018 データセットを全部ダウンロードし、それを利用してトレーニングします。
データを拡張する:データに変化を与える一般的な手法は、画像にさまざまな変換 (回転、裏返し、移動、トリミング) を適用してデータを強化することです。これでモデルが学習するサンプルに変化が与えられます。
トレーニング時間を増やす:トレーニング時間が長ければ長いほど、モデルがそれだけ微調整されます。エポックの数を増やすことで、モデルのパフォーマンスが上がることもあります。
パイパーパラメーターで実験する:このチュートリアルで使用されているパラメーターに加え、他のパラメーターを微調整するとパフォーマンスが上がることがあります。各エポック後のモデル更新の規模を決定する学習率を変更すると、パフォーマンスが上がることがあります。
別のモデルアーキテクチャを使用する:目で見たときのデータによっては、その特徴を最も効果的に学習できるモデルが異なることがあります。モデルのパフォーマンスに不満が残る場合、アーキテクチャの変更をお試しください。

次の手順

このチュートリアルでは、転移学習、事前トレーニング済みの画像分類 TensorFlow モデル、ML.NET Image Classification API を利用してカスタムディープラーニングモデルを構築し、コンクリートの表面の画像をひび割れあり/ひび割れなしに分類する方法について学習しました。

さらに詳しく学習するには、次のチュートリアルに進んでください。

物体検出

チュートリアル: 転移学習と ML.NET Image Classification API を利用した自動ビジュアル検査

必須コンポーネント

画像分類の転移学習の概要

問題を把握する

ML.NET Image Classification API

転移学習とは何か

トレーニングプロセス

ボトルネックフェーズ

トレーニングフェーズ

事前トレーニング済みモデルについて

コンソールアプリケーションを作成する

データを準備して理解する

入力クラスと出力クラスを作成する

ワークスペースディレクトリを作成する

パスを定義し、変数を初期化する

データを読み込む

データ読み込みユーティリティメソッドを作成する

データを準備する

トレーニングパイプラインを定義する

モデルを使用する

1 枚の画像を分類する

複数の画像を分類する

アプリケーションの実行

画像を改善する

次の手順

フィードバック

その他のリソース

チュートリアル: 転移学習と ML.NET Image Classification API を利用した自動ビジュアル検査

必須コンポーネント

画像分類の転移学習の概要

問題を把握する

ML.NET Image Classification API

転移学習とは何か

トレーニング プロセス

ボトルネック フェーズ

トレーニング フェーズ

事前トレーニング済みモデルについて

コンソール アプリケーションを作成する

データを準備して理解する

入力クラスと出力クラスを作成する

ワークスペース ディレクトリを作成する

パスを定義し、変数を初期化する

データを読み込む

データ読み込みユーティリティ メソッドを作成する

データを準備する

トレーニング パイプラインを定義する

モデルを使用する

1 枚の画像を分類する

複数の画像を分類する

アプリケーションの実行

画像を改善する

次の手順

フィードバック

その他のリソース

トレーニングプロセス

ボトルネックフェーズ

トレーニングフェーズ

コンソールアプリケーションを作成する

ワークスペースディレクトリを作成する

データ読み込みユーティリティメソッドを作成する

トレーニングパイプラインを定義する