SONYのNeural Network Consoleで画像分類

Sony＆レッジのAI開発コンテスト「Neural Network Console Challenge」
SONYのNeural Network Consoleを用いて、PIXTA提供の10,000枚の写真を素材にした画像分類をするコンテストです。

Neural Network Console Challenge 公式ページ
https://nnc-challenge.com/

画像分類のテーマ

リンク先４番目の「上記以外のチャレンジテーマを自由に設定しての応募も可」とあった為、
明治の文豪、森鴎外の短編小説「杯」からキーワードを拾って画像分類テーマを決めました。

小説のストーリーは、７人の少女が持ち寄った杯で泉の水を飲む良く解らない話です。
比喩表現が散りばめられいた抽象的な短編小説です。

著作権が切れているため、青空文庫で読めます。

青空文庫「杯」
https://www.aozora.gr.jp/cards/000129/files/688_23234.html

この小説には、

泉を繞めぐる木々の梢には、今まで立ち籠こめていた靄が、まだちぎれちぎれになって残っている。

のように、情景描写が彩り豊かに描かれています。

小説の本編と小説に寄せられた感想やレビューを元に形態素解析を行いました。

これらのキーワードに当てはまりそうなPIXTAの写真素材を探し、画像の分類項目を選定します。

10種類の画像分類

光 Y0

タイプ：現象
自然光やライトなどの人工光が差し込んでいる画像

梢（こずえ）Y2

タイプ：自然
重なり合った木の画像

靄（もや）Y3

タイプ：自然
靄がかかった画像

藍染　Y4

タイプ：色
青色っぽい画像

琥珀　Y5

タイプ：色
琥珀（金色）っぽい画像

白い雲　Y6

タイプ：自然
空に浮かぶ雲の画像

紅の唇　Y7

タイプ：人
レッド系の口紅をつけた人の画像

清冽　Y8

タイプ：形容詞
本来の意味は、澄んで冷たいこと
言葉の雰囲気に近い印象を受ける画像

音　Y9

タイプ：現象
音が聞こえてきそうな賑やかな画像

杯　Y1

タイプ：抽象
この短編小説のイメージを具体化した画像
（正解（感じ方）は人によって違う）

データセットの用意

工程１
ベースになる写真素材を学習用と評価用に分けます。

工程2
画像の縦横比が統一されていない為、トリミングで正方形に加工します。
トリミング位置の変更、左右反転、明度変更等の処理等で、各分類ごとに学習用の画像を2,000枚まで増やします。

工程3
解像度を128ピクセルにリサイズ

10個のフォルダーに分けた画像を機械学習出来るようにする為には、下記のようなNNC独自のフォーマットで記述されたCSVファイルが必要です。

x:image y:label
./training/5/0.png 5
./training/0/1.png 0
./training/4/2.png 4

このファイルは「データセットアップロードツール」を用いることで自動で生成されます。

Neural Network Consoleで学習

10のカテゴリーに分類される多値分類なので、活性化関数として、複数値のベクトルから合計が1.0になる確率分布にするソフトマックス、学習指標として交差エントロピーを使って計算します。

最低限必要な設定箇所は、
Inputレイヤーをフルカラー（RGB）の128x128サイズなので、3,128,128に
Affineレイヤーを分類数である10にのみです。

学習開始

CPUで学習

　　　　　　　　　　　　　　　　　4時間経過・・・・・
収束する気配が無いので、中断

GPUで学習

epoch15　経過時間　1分39秒

epoch73　経過時間　6分23秒

終了　経過時間　8分42秒

選択したGPUは、Tesla K80 GBU x1 ですが、この速度の違いたるや

学習結果の検証

Accuracy（正答率）：0.9785
Avg.Precision：0.9786
Avg.Recall：0.9783
Avg.F-Measures：0.9784

Training　0.001333
Validation　0.148384
Best Validation　0.092844@30
CostMultiplyAdd　20,430,904

以上

                          * 学習用データ提供：PIXTA *