SONY Neural Network Console に待望のサンプル画像が追加されました

CIFAR-10とCIFAR-100が追加

こんにちは　cedro です。

11/15にSONY Neural Network Console が1.00 から1.10にバージョンアップされたのはご存知ですか。

バージョンアップの中には、皆さんお待ちかねのサンプル画像の追加が含まれています。やっぱり、MNISTだけじゃ地味過ぎますからねー。

追加されたのは、超有名なCIFAR-10 と CIFAR-100です。

CIFAR-10がこれです。飛行機～トラックまで１０クラスに分けた画像データで、カラー32×32ピクセル、学習データが50,000枚、評価データが10,000枚というものです。

CIFAR-100は紹介する画像はありませんが、海洋哺乳類～乗り物まで１００クラスに分けた画像データで、カラー32×32ピクセル、学習データが50,000枚、評価データが10,000枚というものです。CIFAR-10と比べると１クラス当たりの枚数は１/10になります。

データセットを作ったのは、AlexNet を使ってILSVRC2012で優勝したAlex 氏のグループで、これらは一般物体認識のベンチマークとして良く使われいるらしいです。

何かワクワクして来ました。

Neural Network Libraries をインストールします

但し、正確に言うと、今回追加されたのは、画像データそのものではなく、画像データをダウンロードして学習ファイルと評価ファイルを作成する、プログラムです。

せっかくなら、画像データの形で提供してくれると、もっと嬉しいのですが、何か著作権みたいなものが関係しているのでしょうか。

いずれにしても、Neural Network Libraries をインストールして、プログラムを実行する必要があります。

その手順を備忘録で書いておきます。詳細は、Webで調べると山ほど出てきますので、簡単なメモ程度にします。

１）Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable のインストール
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52685

２）Anaconda ( pyhton3.6 version ) のインストール
https://www.anaconda.com/download/

３）NNabla の仮想環境の作成
Anaconda Navigator を起動し、中央下にある ＋create ボタンで、 nnabla の仮想環境（python 3.6)を作成する。

４）scipy scikit-image ipythonのインストール
作成した nnabla の仮想環境の矢印を押して、Open Terminal を開き
＞ conda install scipy scikit-image ipython

５）pyWin32のインストール
＞ conda install -c anaconda pywin32

６）NNabla のインストール
＞ pip install nnabla

７）インストール出来たかの確認
> pythonと入力し、対話モードにします
>>> import nnabla 　　と入力し
   Initializing CPU extension … 　　と表示されればOKです。
>>> exit()                        対話モードを終了します。

プログラムを実行します

Anaconda Navigator を起動し、NNabla 環境でOpen Terminal をクリックします。

プログラムの入っているディレクトりに移り、pythonコマンドで、プログラムcreate_cifar10_csv.py を実行します。

１回目は、モジュール tqdm がないというエラーが出たので、> conda install tqdm とやって、モジュールを入れました。

再度プログラムを実行すると、今度は上手く行きました。

最後に、Dataset Creation Completed と表示されればOKです。

そうすると、フォルダーCIFAR-10の中に、学習画像フォルダ、評価画像フォルダ、学習ファイル、評価ファイルが作成されます。

CIFAR-100の方も同様に、プログラムを実行します。

MNISTだと、もう認識率は99％以上いっちゃったし、もうやることないよねとお嘆きの貴兄には、待望のプレゼントではないでしょうか。

では、また。