Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2018の25日目の記事です。
マルチラベルの画像分類であるImage-classification-multilabel-lst.ipynbを試してみました。
前処理
1．IAMロールとS3バケットの設定
2．イメージの取得
3．データの準備
今回使用するデータセットは、MS-COCOデータセットです。
80個のカテゴリから、5個（人、自転車、車、バイク、飛行機）だけ学習させます。
4．MSCOCO dataset用のツールをインストール
5．MSCOCO datasetからアノテーションを取得し、lstファイルを作成
6．学習とテストデータを作成
7．S3へデータをアップロード
学習
1．SageMaker Estimatorの作成
2．ハイパーパラメータの設定
3．データタイプとチャンネルの設定
4．学習させる
推論
1．学習モデルをデプロイ
2．テストデータをダウンロード
今回使用するテストデータです。
3．評価
人、自転車、車、バイク、飛行機のそれぞれの確率が出ています。
4．エンドポイントの削除
まとめ
MS-COCOデータセットを用いて、マルチラベルの画像分類を行いました。
これにより、1枚の画像の中から複数のラベルについて判別することができます。