Amazon SageMaker Image Classification (マルチラベル)を試してみる

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[Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2018]の25日目の記事です。
マルチラベルの画像分類である[Image-classification-multilabel-lst.ipynb]を試してみました。

前処理

1.IAMロールとS3バケットの設定

2.イメージの取得

3.データの準備
今回使用するデータセットは、MS-COCOデータセットです。
80個のカテゴリから、5個(人、自転車、車、バイク、飛行機)だけ学習させます。

4.MSCOCO dataset用のツールをインストール

5.MSCOCO datasetからアノテーションを取得し、lstファイルを作成

6.学習とテストデータを作成

7.S3へデータをアップロード

学習

1.SageMaker Estimatorの作成

2.ハイパーパラメータの設定

3.データタイプとチャンネルの設定

4.学習させる

推論

1.学習モデルをデプロイ

2.テストデータをダウンロード
今回使用するテストデータです。

3.評価
人、自転車、車、バイク、飛行機のそれぞれの確率が出ています。

4.エンドポイントの削除

まとめ

MS-COCOデータセットを用いて、マルチラベルの画像分類を行いました。
これにより、1枚の画像の中から複数のラベルについて判別することができます。