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。
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(C:\Users\cedro\Anaconda\envs\nnabla) C:\neural_network_console_110\samples\sanmple_dataset\CIFAR-10 ＞ python create_cifar10_csv.py |
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。