AutoKeras CIFAR10 画像分類を試す

自動的に画像分類を行ってくれるAutoKeras
https://autokeras.com/

以前から存在は知っていたのですが、バージョンが1となり安定してそうなので試してみました。

CIFAR10

チュートリアルのサンプルでは、手書き文字のMNISTを分類しています。
https://autokeras.com/tutorial/image_classification/

これを参考に、CIFAR10のカラー画像の分類を試してみます。
https://keras.io/ja/datasets/

ラベルの意味はこのようになるとのこと。

ラベル	内容
0	airplane（飛行機）
1	automobile（自動車）
2	bird（鳥）
3	cat（猫）
4	deer（鹿）
5	dog（犬）
6	frog（カエル）
7	horse（馬）
8	ship（船）
9	truck（トラック）

CIFAR-10：物体カラー写真（乗り物や動物など）の画像データセット

1件取り出して表示してみます。


import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
print(x_train.shape) # (50000, 32, 32, 3)
print(y_train.shape) # (50000, 1)
print(y_train[:3]) # array([6, 9, 9], dtype=uint8)
print(y_train[0])
root = tk.Tk()
 
root.geometry('200x200')
root.title('cifar10 image')
 
canvas = tk.Canvas(
    root,
    width=128,
    height=128 
)
 
canvas.place(x=0, y=0)
 
#PILでjpgを使用
img = Image.fromarray(np.uint8(x_train[0]))
img = img.resize((128, 128)) # 画像を拡大表示
tk_img = ImageTk.PhotoImage(img) 
 
canvas.create_image(
    0,
    0,
    image=tk_img,
    anchor=tk.NW
)
 
root.mainloop()

ラベルは「6」でカエルですね。

サンプルプログラム

サンプルはこのようになりました。


from tensorflow.keras.datasets import cifar10
import autokeras as ak
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
clf = ak.ImageClassifier(
    overwrite=True,
    max_trials=1)
# Feed the image classifier with training data.
clf.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# Predict with the best model.
predicted_y = clf.predict(x_test)
print(predicted_y)
# Evaluate the best model with testing data.
print(clf.evaluate(x_test, y_test))

実行すると...

313/313 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.8231 - accuracy: 0.7216
[0.8230726718902588, 0.7215999960899353]

正答率0.72ということでしょうか。ちょっと低いですね。
学習については改めて調べてみようと思います。

引き続きモデルの保存や呼び出し、モデルを用いた画像の判定について試してみます。

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