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2019年9月13日 (金)

Imagenetのラベル解説サイト

最近、Imagenetの学習器(1000種類のラベルを識別できる学習器)を利用した業務改善なるものをやりまして。

VGG16等のImagenetの学習器は、ネット上から簡単に手に入る上に、汎用性高いです。最近はmobilenetというRaspberry Piでも手軽に動かせるものもあって、それでいてそこそこの識別制度があるため、業務やプライベートに利用したいという需要はあるはず。

ですが、1000種類ものラベルが一体どういう構成で、どうなっているのか?

わけあって、私は車関係だけが欲しかったのですが、それを調べる際に参考にしたサイトは以下。

ILSVRC2012データセット クラス別画像 | 有意に無意味な話

こちらは、1000種類のラベルを100毎に解説したサイトです。

いや、1000という数はとてつもない分量です。が、こちらを見れば、目的のラベルがどのあたりあるかわかります。

実際、重宝しました。

もしImagenetの学習器を活用したいとお考えの方は、こちらを参考にされるとよいと思います。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

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