CNN予測はテストセットから機能しますが、独自の画像は機能しません

Jan 02 2021

私はCNNの性別分類子を実行しようとしていますが、テストセットの画像では正常に機能しますが、Googleから画像を入力すると、常に男性として分類されます。ここから答えを出してみましたが、うまくいきませんでした。

data = pd.read_csv('/content/age_gender.csv')

## Converting pixels into numpy array
data['pixels']=data['pixels'].apply(lambda x:  np.array(x.split(), dtype="float32"))

classification = ['Male', 'Female']

X = np.array(data['pixels'].tolist())

## Converting pixels from 1D to 3D
X = X.reshape(X.shape[0],48,48,1)
X = X / 255.0

y = data['gender'].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.22, random_state=37)

model = Sequential.....   # create the CNN and compile it
history = model.fit.....          # fit the model and evaluate it gives me val_accuracy: 0.8902

テスト損失:0.24722696840763092テスト精度:0.8912960290908813

次のコードを使用してテストセットから画像を予測すると、正常に機能します。

index = 5009
image = X_test[index]

pred = model.predict(image.reshape(1, 48, 48, 1), batch_size=1)

print(classification[pred.argmax()])

しかし、私がグーグルから画像を予測しようとすると、それは常に男性として戻ってきます。

file = "/content/female-2.jpeg"
image = cv.imread(file, cv.IMREAD_GRAYSCALE)

image = cv.resize(image, (48, 48))
image = image.reshape(1, 48, 48, 1)
image = image.astype('float32')
image = 255-image
image /= 255

pred = model.predict(image.reshape(1, 48, 48, 1), batch_size=1)
print(classification[pred.argmax()])

私は女性であるさまざまな画像をたくさん試しましたが、それは常に男性として戻ってきます。ここで何が欠けていますか?

回答

2 yudhiesh Jan 02 2021 at 10:34

モデルをトレーニングするときとは異なる方法で、Googleからの画像を前処理します。ピクセル値の正規化が問題の原因です。

image = 255-image
image /= 255

代わりに、これは次のようになります。

image /= 255.0