TensorFlowによるCNNで植物画像を分類

　PythonでDeep Learningに取りかっています。最も有名な例題は、このブログでも取り上げてきましたが、MNIST（手書き数字）の認識です。しかし、そろそろ、既定の例題ではなく、自分に必要な独自の画像などの認識へ進みたいですね。また、TensorFlowも使います。

　そこで、今回、渡辺坦さんによる下記Webサイトにある植物画像の写真をお借りして、（その極く一部ですが）その自動認識（分類）を試行してみました。

渡辺坦氏作：植物の名前を探しやすいデジタル植物写真集
http://plantidentifier.ec-net.jp

TensorFlowで作ったCNNに、４種類の植物画像（合計40枚）を学習させる

　TensoroFlowで、CNNを構成しました。具体的には、「畳み込み層->プーリング層->畳み込み層->プーリング層->全結合層->全結合層->softmax層」の７層構成です。（上図のネットワークはその具体的なものではありません。イメージです。）
　渡辺坦さんのWebには多数の植物画像があるのですが、ここでは、試行段階のため、そのうちの４種類の葉の形状を識別することとし、図のように合計４０枚を学習させました。この位だと、数十秒で学習は終わりました。

学習済みのCNNによる画像認識の例

　この学習済みCNNに対して、例えば、「葉の形状が松葉」のある画像を与えると、「松葉」と認識されました。

　まだまだ、初歩的な段階に過ぎませんが、またひとつ、可能性を感じることができました。