ResNetモデルを使用したリアルタイム予測

ResNetは事前にトレーニングされたモデルです。ImageNetを使用してトレーニングされます。ResNetモデルの重みに事前に訓練を受けImageNet。次の構文があります-

keras.applications.resnet.ResNet50 (
   include_top = True, 
   weights = 'imagenet', 
   input_tensor = None, 
   input_shape = None, 
   pooling = None, 
   classes = 1000
)

ここに、

include_top ネットワークの最上部にある完全に接続されたレイヤーを指します。
weights ImageNetでの事前トレーニングを参照してください。
input_tensor モデルの画像入力として使用するオプションのKerasテンソルを参照します。
input_shapeオプションの形状タプルを指します。このモデルのデフォルトの入力サイズは224x224です。
classes 画像を分類するには、オプションのクラス数を参照してください。

簡単な例を書いてモデルを理解しましょう-

ステップ1：モジュールをインポートする

以下に指定されているように、必要なモジュールをロードしましょう-

>>> import PIL 
>>> from keras.preprocessing.image import load_img 
>>> from keras.preprocessing.image import img_to_array 
>>> from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions 
>>> import matplotlib.pyplot as plt 
>>> import numpy as np 
>>> from keras.applications.resnet50 import ResNet50 
>>> from keras.applications import resnet50

ステップ2：入力を選択する

入力画像を選択しましょう、 Lotus 以下に指定されているように-

>>> filename = 'banana.jpg' 
>>> ## load an image in PIL format 
>>> original = load_img(filename, target_size = (224, 224)) 
>>> print('PIL image size',original.size)
PIL image size (224, 224) 
>>> plt.imshow(original) 
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x1304756d8> 
>>> plt.show()

ここに画像をロードしました (banana.jpg) そしてそれを表示しました。

ステップ3：画像をNumPy配列に変換する

入力を変換してみましょう。 Banana NumPy配列に格納し、予測の目的でモデルに渡すことができるようにします。

>>> #convert the PIL image to a numpy array 
>>> numpy_image = img_to_array(original) 

>>> plt.imshow(np.uint8(numpy_image)) 
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x130475ac8> 

>>> print('numpy array size',numpy_image.shape) 
numpy array size (224, 224, 3) 

>>> # Convert the image / images into batch format 
>>> image_batch = np.expand_dims(numpy_image, axis = 0) 

>>> print('image batch size', image_batch.shape) 
image batch size (1, 224, 224, 3)
>>>

ステップ4：モデル予測

入力をモデルに入力して、予測を取得しましょう

>>> prepare the image for the resnet50 model >>> 
>>> processed_image = resnet50.preprocess_input(image_batch.copy()) 

>>> # create resnet model 
>>>resnet_model = resnet50.ResNet50(weights = 'imagenet') 
>>> Downloavding data from https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releas
es/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 
102858752/102853048 [==============================] - 33s 0us/step 

>>> # get the predicted probabilities for each class 
>>> predictions = resnet_model.predict(processed_image) 

>>> # convert the probabilities to class labels 
>>> label = decode_predictions(predictions) 
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/
data/imagenet_class_index.json 
40960/35363 [==================================] - 0s 0us/step 

>>> print(label)

出力

[
   [
      ('n07753592', 'banana', 0.99229723), 
      ('n03532672', 'hook', 0.0014551596), 
      ('n03970156', 'plunger', 0.0010738898), 
      ('n07753113', 'fig', 0.0009359837) , 
      ('n03109150', 'corkscrew', 0.00028538404)
   ]
]

ここで、モデルは画像をバナナとして正しく予測しました。