Caffe2を使ってみたその３「自作データセットの学習」

こんにちは．

前回の記事ではチュートリアルに則ってMNISTデータセットを学習させました． 今回は自分で用意した画像のデータセットの作成し，CNNに学習させる方法についてまとめます．

データセットの作成

以下のチュートリアルを参考にしました．

caffe2.ai

チュートリアル曰く，DBの中身は文字列のようです． どうやらTensorProtosというやつでDBを作って，TensorProtosDBInputでデータを読み込めば良いようです．

To a DB, it treats the keys and values as strings, but you probably want structured contents. One way to do this is to use a TensorProtos protocol buffer: it essentially wraps Tensors, aka multi-dimensional arrays, together with the tensor data type and shape information. Then, one can use the TensorProtosDBInput operator to load the data into an SGD training fashion.

以下にDB作成のコードをのせておきます． このコードではCIFAR10のデータベースを使っているのですが，chainerのdatasetsから呼び出しています． とにかくNumPyで読み込めれば良いので，OpenCVのimreadで画像を読んできても良いと思います．

NumPyをCaffe2Tensorという型に変換してTensorProtosに入れていきます． なお，int型は対応していないと言われたので，画像のラベルをわざわざfloat型に変換しています．

データセットを読み込んで学習

前回のMNISTを学習したときのコードを少しだけ改変したものです． AddInputの部分が少し変わっています．

結果

なんかいまいちですが，ネットワークの構造や学習回数を見直せばもう少し良くなると思います． そのうちやり直します．