サルでもわかる機械学習

このソフトのよいところは、画像を用意しておけば、pythonのコードを一切書くことなく、画像の前処理もある程度のところまでやってくれるところにあると思います。

以下に、Google画像検索で拾ってきたりんご画像30枚と、オレンジ画像30枚を学習させて、新しいりんご画像とオレンジ画像を識別させてみた記事を記載しましたので、ぜひご覧ください。

自前のデータでNeuralNetworkConsole（SONY）で画像分類（１）
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19813

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。

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)

(作成後)

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\
varidation\
  |-apple\
  |-orange\

のフォルダを作成します。

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、半角英数字かつjpg画像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）

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）

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）

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）

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。

サンプルプロジェクトの、”02_binary_cnn.sdcproj”をクリック。

画面右上のimage（Save as）をクリックして、「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。

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。

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。

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。

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！