コードを使用した画像認識
画像を含むデータの読み込みと前処理、ネットワークのインポート、転移学習、およびディープラーニング ネットワークのテスト方法をご紹介します。
画像を含むデータの読み込みと前処理、ネットワークのインポート、転移学習、およびディープラーニング ネットワークのテスト方法をご紹介します。
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画像を含むディープラーニング プロジェクトのデータをインポート、管理、および保存します。
学習内容: 学習用データのインポートおよび準備
imageDatastore
によって、フォルダー名に基づき画像に自動でラベル付けしますインポートされたネットワークおよび画像データが、精度の高いモデルを作成するのに適切なサイズであることを確認します。
学習内容: 再学習前のモデル予測用ネットワークの使用
既存のネットワークを変更してお手持ちのデータと連携させると、ディープラーニングをカスタマイズして特定のタスクを実行することができるようになります。
学習内容: 新しいタスク用のモデルの準備
学習したデータだけでなく、新しいデータで使用した場合のモデルの性能を検証します。
学習内容: 検証セット内のすべての画像のテスト、およびネットワークの学習効果の評価