21
35

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

Kerasを使って2クラス分類のCNN

Last updated at Posted at 2018-10-12

はじめに

『PythonとKerasによるディープラーニング』の5章のサンプルをお手本に、自分のデータセットでCNNによる良品と不良品の判別をやってみたので、本のサンプルからの変更点を中心にメモしておきます。

使用するデータセットについて

  • 写真のサイズは(h, w) = (475, 161)で、グレイ画像。
  • データセットの写真は全部で18000枚。内訳は、
    • train: 良品、不良品それぞれ8000枚
    • validation: 良品、不良品それぞれ500枚
    • test: 良品、不良品それぞれ500枚
  • 不良品画像は良品画像の9000枚に、人工的に作ったキズの画像をランダムな位置、貼り付け角度で張り付けたもの。(実際の不良品写真は使用していない)

実際の不良品画像を使用しないのは、写真のサイズを縮小しても不良箇所がわかるようにするためです。また、簡単に精度が出るように不良箇所をやや強調しています。
今回は実験なので、縮小画像を読み込むことでモデルを小さくして、学習時間も短くなるようにしています。

写真の保存先を設定しておきます。

import os

# データセットを格納するディレクトリへのパス
base_dir = 'c:/temp/images'

# 訓練データセット、検証データセット、テストデータセットを配置するディレクトリ
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')
test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')

モデルの定義

モデルの構成は犬猫判別の例を参考に次のように設定しました。

良品と不良品を見分ける2クラス分類なので、モデルの最終出力は1つで、活性化関数にはsigmoidを使っています。(犬猫の例と同じ)

犬猫判別の例との違いは層構成と入力画像サイズだけです。

from tensorflow.python.keras import layers
from tensorflow.python.keras import models
from tensorflow.python.keras import optimizers

# モデルの定義
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(120, 40, 1)))
model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))        # 犬猫と同じ2クラス分類で

# モデルのコンパイル
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              metrics=['acc'])

model.summary()で確認すると次のようになります。
学習可能なパラメータ数は約380万と、犬猫判別の例と同等にできました。

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 118, 38, 16)       160       
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)            (None, 116, 36, 16)       2320      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 58, 18, 16)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D)            (None, 56, 16, 32)        4640      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 28, 8, 32)         0         
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 7168)              0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 512)               3670528   
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 256)               131328    
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 1)                 257       
=================================================================
Total params: 3,809,233
Trainable params: 3,809,233
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

ImageDataGeneratorの準備

犬猫判別の例と同じように、ImageDataGeneratorを使ってモデルに画像を供給します。
例との違いはcolor_mode='grayscale'を追加したことです。
画像の縮小もここで設定しています。

from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# すべての画像を1/255でスケーリング
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# ImageDataGeneratorを使ってディレクトリから画像を読み込む
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,                      # ターゲットディレクトリ
    target_size=(120, 40),          # すべての画像サイズを120*40に変更
    color_mode='grayscale',     # ここを追加
    batch_size=20,                  # バッチサイズ
    class_mode='binary')            # binary_crossentropyを使用するため2値のラベルが必要
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(120, 40),
    color_mode='grayscale',
    batch_size=20,
    class_mode='binary')

モデルの学習と保存

犬猫判別の例との違いはエポック数を10に減らした点のみです。

# モデルの訓練
history = model.fit_generator(train_generator,
                              steps_per_epoch=100,
                              epochs=10,
                              validation_data=validation_generator,
                              validation_steps=50)

# モデルの保存
model.save('c:/temp/models/model_01_2class.h5')

学習の軌跡の表示

犬猫判別の例と同じように学習の軌跡を表示します。

acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(1, len(acc) + 1)

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()

plt.show()

学習の結果、精度は次のようになりました。
過学習も見られず、精度も99%超と高い水準で張り付いており、うまくいっているようです。

 89/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0159 - acc: 0.9949
 91/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0157 - acc: 0.9951
 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0155 - acc: 0.9952
 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0154 - acc: 0.9953
 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0151 - acc: 0.9954
 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0149 - acc: 0.9955
100/100 [==============================] - 4s 45ms/step - loss: 0.0150 - acc: 0.9955 - val_loss: 0.0203 - val_acc: 0.9960

Figure_1.png
Figure_2.png

21
35
3

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
21
35

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?