頭と尻尾はくれてやる!

パソコンおやじのiPhoneアプリ・サイト作成・運営日記


機械学習で画像認識ができていなかった

KerasのImageDataGeneratorで画像データの水増し
↑この続き。
結局4chで画像データを水増しして学習をやり直すことにした。

Kerasで再度学習し直し、macOSアプリのMetal Performance Shadersで同じ入力なら同じ計算結果になることを確認した。

次に動画ファイルで”Excellent!”の文字がありそうな付近で予測結果がどのようになるか確認する。

↓その結果がこちら。動画から1/30秒ごとに中心付近の画像を得てMPSに渡して予測した。

予測結果1

↑画像下の数字が”Excellent!”の文字がある確率(Softmax関数で「ある」の場合の出力値なので)。
この値を見ると、うっすら表示している場合は値が低く、はっきり見えるのは1.0となっている。
6コマ目が豪快に間違えているが、まあなんとか使えるかな、、、

と思っていたのだが、他の動画で確認してみると、、、

予測結果2

予測結果3

↑どちらも全く"Excellent!"が出ていないのに1に近い値を出してる。なんか違うところで判定してそう。
これは使えない。

冷静に考えれば、二択とは言え学習用の画像データは1,302枚だもの、、、少ない。元はCreateML(転移学習)用で準備してたからな。うーん、考え直さねば。
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