Kerasを使った画像分類モデル作成の手順を徹底解説！

Kerasで簡単に画像分類モデルを作る手順についての質問と回答

Kerasで簡単に画像分類モデルを作る手順

Kerasは、深層学習（ディープラーニング）のモデルを簡単に構築できるPythonライブラリです。画像分類モデルは、画像を特定のクラスに分類するタスクを実行します。以下に、Kerasを使って画像分類モデルを作成するための基本的な手順を詳しく説明します。

1. 環境の準備

まず、Kerasを使うためにはPythonと必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを実行して、必要なライブラリをインストールします。

pip install tensorflow keras numpy matplotlib

これにより、TensorFlow（KerasはTensorFlowの一部です）、NumPy（数値計算ライブラリ）、Matplotlib（データ可視化ライブラリ）がインストールされます。

2. データの準備

画像データを準備します。画像データセットは、例えば猫と犬の画像を分類するものなどがあります。データは、トレーニング用とテスト用に分ける必要があります。一般的には、全体の70%をトレーニング用、30%をテスト用に分けます。データは以下のようなディレクトリ構造にすると良いでしょう。

dataset/
├── train/
│   ├── cats/
│   └── dogs/
└── test/
    ├── cats/
    └── dogs/

3. データの前処理

次に、データの前処理を行います。画像のサイズを統一し、正規化（値を0から1の範囲にスケールすること）します。Kerasでは、以下のようにデータを前処理できます。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'dataset/train',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    'dataset/test',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

4. モデルの構築

Kerasを使ってニューラルネットワークモデルを構築します。一般的な構成は、畳み込み層（Conv2D）、プーリング層（MaxPooling2D）、全結合層（Dense）を使用します。以下に、シンプルなCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の例を示します。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

5. モデルのコンパイル

モデルをコンパイルします。損失関数（loss function）と最適化手法（optimizer）を指定します。バイナリ分類の場合、損失関数にはbinary_crossentropyを使用します。

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

6. モデルの訓練

準備したデータを使ってモデルを訓練します。以下のコードで、エポック数（epoch）を指定して訓練を行います。

model.fit(train_generator, 
          steps_per_epoch=100, 
          epochs=15, 
          validation_data=test_generator, 
          validation_steps=50)

7. モデルの評価

訓練が完了したら、テストデータを使ってモデルの性能を評価します。以下のようにして評価できます。

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator, steps=50)
print('Test accuracy:', test_acc)

これで、Kerasを使った画像分類モデルの構築が完了しました。

まとめ

Kerasを用いることで、比較的簡単に画像分類モデルを構築することができます。これらの手順を踏むことで、初心者でも深層学習の基本的な流れを理解し、実際にモデルを作成することができるようになります。この手法は、様々な画像分類タスクに応用可能です。深層学習の学びを進めていきましょう。