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Neural Network Console Cloud用のオリジナル画像データセットの作り方

機械学習(画像分類の場合)の最初の難関は、

<1>ラベル付きの画像を大量に集めて

<2>画像を特定のサイズにリサイズしたりして、機械学習プログラム用のデータセットを作成する

ところにあると思われます。Windowsアプリ版のNeural Network Consoleは、この「画像を特定のサイズにリサイズして」、「csvファイルなどのデータセットを作成する」という面倒な作業を、GUI操作のみ(クリック操作のみ)でやってくれていたところがすごいところでした。しかし、Cloud版では、その機能は2017/11/12時点ではまだ実装されていないらしいです。

ということで、できる限りGUI操作のみで自前データをNeuralNetworkConsoleCloudにアップロードできるか、tryしてみます。

開発環境

Windows 8.1 Pro(Windows 7やMacでも可能だと思われます)

Chrome

Neural Network Console Cloudの開始とサンプルコードの実行についてはNeuralNetworkConsoleCloud(SONY)をご覧下さい。

大まかな流れ

(0)Cドライブ直下に、nncc/ という名前のフォルダを作成しておきます。最終的なフォルダ構成は、以下のようになります。

C:/nncc/
   |-images/
       |-appleorange3/
           |-apple/
               |-a001.jpg
               |-a002.jpg
               |- ...
           |-orange/
               |-o001.jpg
               |-o002.jpg
               |- ...          
   |-datasets/
       |-appleorange3/
           |-apple/
               |-a001.png
               |-a002.png
               |- ...
           |-orange/
               |-o001.png
               |-o002.png
               |- ...     
           |-train.csv

(1)C:/nncc/の中に、images/  フォルダを作成し、さらに、
appleorange3/ フォルダを作成し、その中に

  |-apple/
  |-orange/

フォルダを作成する。

(2)Google検索でりんごとオレンジの画像を集めて、それぞれのフォルダに、半角英数字で、jpgファイルで保存する。(最初からpngファイルで保存してもかまわないが、googleの画像検索で画像を保存しようとすると、jpgファイルになることが多い。)

(3)C:/nncc/の中に、datasets/  フォルダを作成し、さらに、
appleorange3/ フォルダを作成し、その中に

  |-apple/
  |-orange/

フォルダを作成する。

(4)images/フォルダの中の、2つのフォルダ(apple/ と orange/ フォルダ)の中身を、

https://bulkresizephotos.com/

を用いて、28×28のpngファイルに変換し、さらに、

http://pngjpg.com/ja/

を用いて、jpgファイルをpngファイルに変換し、それぞれ、datasets/フォルダの中の、2つのフォルダ(apple/ と orange/ フォルダ)に保存する。

(5)エクセルファイルの作成

datasets/ フォルダの中に、

train.xlsx

ファイルを作成し、以下のような感じでリストを作成

(6)エクセルファイルを、別名で保存で、csvファイルで保存。

上記のエクセルファイル“train.xlsx”を、「名前をつけて保存」で、“train.csv”という名前でcsvファイルで保存。

train.csvをメモ帳で開くと、以下のようになっています。

(7)Neural Network Console Cloudの、nnc_uploader.exe を利用して、クラウド上に、画像データセットをアップロードするときは、上記で作成したdatasets/ フォルダの中の、train.csv を指定することになります。

手順

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