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--- nnc_sony_で自前データで画像分類 [2017/08/20]
adash333 [NNC(Neural Network Console)(SONY)で自前データで画像分類]
+++ nnc_sony_で自前データで画像分類 [2018/10/07] (現在)
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 http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19813
-===== 参考 =====
+動画にしてみました。
+<html>
+<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/iuazqlhc-FA" frameborder="0" gesture="media" allowfullscreen></iframe>
+</html>
+<html>
+<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/_MoPfG5UpMs" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
+</html>
+<html>
+<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/4xRDMXqR8EA" frameborder="0" gesture="media" allowfullscreen></iframe>
+</html>
+===== 開発環境 =====
+Panasonic CF-RZ4\\
+Windows8.1 Pro (64-bit)\\
+Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3 RC\\
+Neural Network Console_V1.0.0
+なお、Neural Network Consoleのインストールフォルダ（ダウンロードしたZIPファイルを解凍した中身の保存フォルダ）は、
+C:\neural_network_console_100\ フォルダ
+とします。
+===== 1. フォルダの作成と、画像ファイルの用意 =====
+りんご30枚＋5枚、オレンジ30枚＋5枚を、googleの画像検索で拾ってきて保存するための場所を作成します。
+C:\neural_network_console_100\ フォルダの下に、新たに、\\
+images\ 　フォルダ\\
+datasets\　フォルダ\\
+projects\    フォルダ\\
+を作成します。
+(作成前)
+{{:pasted:20171110-175245.png}}
+(作成後)
+{{:pasted:20171110-180333.png}}
+さらに、images\ フォルダの中に、\\
+appleorange\ フォルダ\\
+を作成し、その中に、
+training\　\\
+  |-apple\ \\
+  |-orange\ \\
+validation\ \\
+  |-apple\ \\
+  |-orange\
+のフォルダを作成します。
+{{:pasted:20171110-180454.png}}
+===== 2. 画像のダウンロードと保存 =====
+りんご30枚＋5枚、オレンジ30枚＋5枚を、googleの画像検索で拾ってきて、以下のように、名前を、半角英数字でjpg画像を保存します。このときの注意点としては、<wrap hi>半角英数字かつjpg画像</wrap>である必要があります。名前に日本語などの全角文字が入って至り、png画像などのjpg以外の画像だと、後で、うまくいかない可能性が高いです。
+C:\neural_network_console_100\images\appleorange\training\apple\\
+りんご画像、約30枚（名前は半角英数字でjpg画像にする）
+{{:pasted:20171110-180844.png}}
+C:\neural_network_console_100\images\appleorange\training\orange\\
+オレンジ画像、約30枚（名前は半角英数字でjpg画像にする）
+{{:pasted:20171110-180913.png}}
+C:\neural_network_console_100\images\appleorange\validation\apple\\
+りんご画像、約5枚（名前は半角英数字でjpg画像にする）
+{{:pasted:20171110-180958.png}}
+C:\neural_network_console_100\images\appleorange\validation\orange\\
+オレンジ画像、約5枚（名前は半角英数字でjpg画像にする）
+{{:pasted:20171110-181026.png}}
+===== 3. Neural Network Console(SONY)の起動 =====
+C:\neural_network_console_100\　フォルダの中の、neural_network_console.exe　をダブルクリックして起動します。
+{{:pasted:20171110-181058.png}}
+===== 4. サンプルプロジェクトを名前をつけて保存 =====
+サンプルプロジェクトの、”02_binary_cnn.sdcproj”をクリック。
+{{:pasted:20171110-181154.png}}
+画面右上のimage（Save as）をクリックして、
+{{:pasted:20171110-183222.png}}
+C:/neural_network_console/projects/ フォルダの下に、「101_apple_orange_cnn.sdcproj」という名前でプロジェクトを名前をつけて保存（02_binary_cnn.sdproj  を別名で保存）。
+{{:pasted:20171110-183312.png}}
+以下のような画面になります。
+{{:pasted:20171110-183335.png}}
+==== この後の流れ ====
+このサンプルは、28 x 28 pixelのグレースケールの画像を数字の４と９に画像分類するCNN（畳み込みニューラルネットワーク）です。
+今回は、（画像ファイルを用意した後、）
+＜１＞このネットワークをコピペして、
+＜２＞最初の入力を、28 pixelのカラー画像（りんごとオレンジ）に変更。つまり、Input Datasetを、(1,28,28)→(3,28,28)にして
+＜３＞りんごとオレンジの、trainingデータセット、validationデータセットを読み込んで、
+＜４＞機械学習（training）を行い、
+＜５＞学習結果を評価（validation）を行う
+という流れとなります。
+===== 5. ネットワークのInputの変更 =====
+最初の入力を、28 pixelのカラー画像（りんごとオレンジ）に変更。つまり、Input Datasetを、(1,28,28)→(3,28,28)にします。
+以下の画面の黒い長方形の、「Input」をクリック。
+{{:pasted:20171110-183425.png}}
+画面左下に、Layer Property “Input”の詳細が表示されるので、Sizeの1,28,28のところをクリック。
+{{:pasted:20171110-183443.png}}
+, 28, 28 が編集できるようになるので、一番左側の “1”　を、 “3”に変更する。
+（これは、最初の入力画像を、28x28pixelのグレースケール画像から、28x28pixelのカラー画像（RGBの3）に変更している。）
+{{:pasted:20171110-183509.png}}
+そうすると、Main画面の数値も微妙に自動的に変更される。
+{{:pasted:20171110-183528.png}}
+ネットワークの変更はこれで終了です。
+===== 6. 自前のデータ画像の読み込み =====
+りんごとオレンジの、trainingデータセット、validationデータセットを読み込みます。
+===== 7. 学習（training） =====
+画面右上の　CONFIG　をクリック
+Batch Size を、64 から1に変更する。
+画面右上の　Training　の下の△ボタンをクリックすると、学習が始まり、グラフが自動的に生成されていきます。
+===== 8. 学習結果を評価（evaluation） =====
+===== 参考文献 =====
 公式マニュアル\\
 https://blog.dl.sony.com/259/\\
 日本語のドキュメントがあります！とにかく、公式マニュアルを読んでやるのが一番です！
+===== リンク =====
+次：
+<wrap hi>
+[[NNC(SONY)で回帰分析]]
+</wrap>\\
+[[sidebar|目次]]\\
+前：
+<wrap hi>
+[[NNC(SONY)で初めての機械学習]]
+</wrap>\\

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