Neural Network Consoleによる画像教師データの作り方

こんにちは。管理人のピヨ猫でーす。

前回の記事でFXの機械学習の教師データを作成する方法を紹介しました。
今回は作成した教師データを機械学習ツールのSONY Neural Network Consoleに取り込む方法を紹介します。

syuuai.hatenablog.com

機械学習で使う画像データには何点か注意点があります。

• 全ての画像データのサイズが同じであること
• 画像データのサイズが小さいこと（28×28 ~ 128×128程度であること）
• 画像データがモノクロまたはRGBカラーであること

まず、全ての画像データのサイズが同じであることが原則です。
これはSONY Neural Network Consoleに限らず言えることで、ニューラルネットワークの仕組み上、入力データの次元（サイズ）は同じ必要があります。
サイズに決まりはありませんが、あまり大きすぎる画像だと学習に時間がかかりすぎるので、推奨サイズは28×28 ~ 128×128程度となります。

画像データの色にはモノクロやRGB（３色カラー）、RGBA（３色カラー＋透明度）という表し方があり、一般的な画像データはRGBAとなりますが、これだとサイズが大きくなるのでモノクロかRGBを使うのが機械学習ではお勧めです。なお、SONY Neural Network ConsoleではモノクロかRGB（３色カラー）しか扱えません。
 

前述の様に機械学習で使う画像は、全画像ファイルを同じサイズにする必要があります。ファイルサイズも28×28 ~ 128×128程度に縮小が必要です。
これを手でやるのは大変ですね。
なので、SONY neural network consoleには全画像ファイルを同じサイズに縮小してくれる便利な機能があります。

筆者は初めそれを知らずに手作業で画像ファイルを整形していました(笑)
すぐにこれ無理だよーとなり、調べていたら便利な機能があることに気づきました。
何だよ。あるじゃん（当たり前か・・・(;^_^A）

【手順】

1. メニューバーよりDATASET → Open dataset → Create Datasetを選択する

   

2. 画像の変換方法を指定してApplyボタンを押下する

   

   タイトル	説明	設定例
   Source Dir	変換元画像ファイルの格納ディレクトリ	D:\tmp\ai\dataset_org
   Output Dir	変換後の画像ファイルの格納ディレクトリ	D:\tmp\ai\dataset
   Shaping Mode	アスペクト比を合わせる方法 Trimming：画像の端を切り取る Padding：画像の端に 0を挿入する Resize：リサイズする	Resize
   Output Color Ch	出力画像のカラー 1（モノクロ） 3（RGB カラー）	3（RGB）
   Output Height	出力画像の縦幅	128
   Output Width	出力画像の横幅	128
   Shuffle the order of the data	データの順序をシャッフルします（デフォルトでON）	ON
   Output File1 - File Name -	作成する教師データセットCSV のファイル名	train.csv
   Output File1 - Ratio (%) -	Source Dirで指定した画像ファイルから何％を教師データにするかの比率。	95 (※)
   Output File2 - File Name -	作成するテストデータセットCSV のファイル名	test.csv
   Output File2 - Ratio (%) -	Source Dirで指定した画像ファイルから何％をテストデータにするかの比率。	5 (※)

   ※ Output File1とOutput File2のRatioの合計は100になる様に設定する。

これだけです。簡単ですね

【作成された画像ファイル】

train.csvは教師データ画像ファイルの一覧、test.csvはテストデータ画像ファイルの一覧です。これについてはおいおい解説します。

筆者がハマったSONY neural network consoleのDataset作成機能の注意点を備忘のため記載します。

• 入力元画像は分類したい単位に纏めてサブフォルダに格納する
• ディレクトリに全角文字を含んではいけない

ハマりました。実はマニュアルにしっかり書いてました(-_-;)

【参考：SONY neural network consoleのオンラインマニュアル】

support.dl.sony.com

ついにFXの機械学習が出来ましたーー。長かったー。
これについては次回詳しく記事にします。本日はここまでです。

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