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[JPN] Sony Neural Network ConsoleでCIFAR-10のイメージを学習させてみる。(1)

こんにちは。今日はSony Neural Network ConsoleでCIFAR-10のイメージを学習させる方法をご紹介します。   まず、Sony Neural Network Console(以下、Sony NN Console)とは。 : Sonyが開発したディープラーニング統合開発ツール。Neural Networkの設計に特化したツールで、プログラミングに詳しくなくても、すぐ使えることが一番の特徴。 下記のHPでダウンロードできます。 https://dl.sony.com/ja/    CIFAR-10とは? Toronto大学で収集・整理・配布しているイメージDataSet 画像サイズは32*32 ピクセル。カラーイメージ(R,G,B) 10クラス(分類)の画像がそれぞれ6,000枚、計60,000枚の画像で構成 そのうち、50,000枚が学習データ(Train Data)。10,000枚がテストデータ(Test Data)。 クラスは、airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html Sony NN Console用にCIFAR-10のDATASETを作る手順  CIFAR-10 DATASET (png)をダウンロードする。  Sony NN Networkを起動  ダウンロードしたDATASETをSony NN Networkを利用して、専用のDATASETを作成。 絵で書くと下記のようなイメージです。 まず、CIFAR-10 DATAsetをダウンロードします。 リンク(175MB) → https://drive.google.com/open?id=1Rmmb8YRgIcOU_BleUfVzks_QZCjK66EK 圧縮を解凍すると下記のようなフォルダーが現れます。 Testフォルダの下に、10個に分類(クラス)されたフォルダが現れ、それぞれのフォルダーは、32*32 ピクセルのカラーイメージファイルがpngフォーマットして格納されています。 Trainフォルダには、50,000枚のpngデータ、Testフォルダーには10,000枚のpngデータが入っています。 2. 次は、Sony NN Consoleを立ち上げ、専用のDATASETを作成する方法を説明します。 順番としては、先にTrain DATASETを作成し、次にTest DATASETを作成することにします。 (1) 画面の左部分のDATASETを選択し、 (2) Create Datasetを選択します。 その後、Create DatasetのWindowが表示されます。 Create DatasetのWindowの中を下記のように設定します。 Source Dir : 解凍したpngデータが入っているフォルダーを指定します。 Output Dir : Sony NN Console 専用のDATASET (train data)が入るフォルダーを指定します。 Shaping Modeは、Trimming, Paddingのどちらでも構いません。(32*32 -> 32*32変換なので) Output Color Channel : 3 (RGB)にします。 Output width, Output height はともに32にします。これで32*32 pixelのデータが作成されます。 File Name : Output file 1にtrain-cifar10.csvを入れ、Ratioを100%にします。 この機能は、DATASETから、Trainとtest DATASETを自動で作成してくれる機能です。 今回のCIFAR-10では、最初からTrainとTest […]