AI Academy | テキストを参考に顔写真で年齢推定
↓UTKファイルをダウンロード
https://drive.google.com/drive/folders/0BxYys69jI14kU0I1YUQyY1ZDRUE
ダウンロードしたファイルを右クリックしzipに変換 または 名前をUTKFace.zipに変更
Googlecolabにアップロード
アップロードに結構 時間かかる
アップロード後、ファイル右クリック パスをコピー ○○の部分に貼り付け
z = zipfile.ZipFile('○○')
エラー発生
UTKFaceをFinder内で一旦解凍し改めてzip化し直した
名前はUTKFace 2.zip に変わった
するとなんかのダウンロードが始まった
エラー内にある train set？なんかtrain関係の何かがそもそもダウンロードされてなかった？
そして出来ました😂
些細なことで出来ないこともあるけど些細なことで出来るからそれが醍醐味ですね＾＾
とりあえずコツコツ作ってどこかでアイデアを収束させたい
↓全コード
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os, zipfile, io, re
from PIL import Image
from sklearn.model_selection import train_test_split
import keras
from keras.models import Sequential, Model, load_model
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.pooling import GlobalAveragePooling2D
from keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
image_size=100 # 入力画像のサイズ
# ZipFile()で.zipファイルを解凍
z = zipfile.ZipFile('/content/UTKFace 2.zip')
imgfiles = [ x for x in z.namelist() if re.search(r"^UTKFace.*jpg$", x)]
X=
Y=
for imgfile in imgfiles:
image = Image.open(io.BytesIO(z.read(imgfile)))
image = image.convert('RGB')
image = image.resize*1
data = np.asarray(image)
file = os.path.basename(imgfile)
# split()を用いてファイル名から年齢を取得
file_split = [i for i in file.split('_')]
X.append(data)
Y.append(int(file_split[0]))
z.close()
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)
# print(X.shape, Y.shape)
# trainデータとtestデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X,
Y,
random_state = 0,
test_size = 0.2
)
# print(X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape, y_test.shape)
# データ型の変換＆正規化
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255
# trainデータからvalidデータを分割
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
X_train,
y_train,
random_state = 0,
test_size = 0.2
)
# print(X_train.shape, y_train.shape, X_val.shape, y_val.shape)
# CNN
def create_model(X, y):
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=X.shape[1:], activation='relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(Flatten()) # 1次元ベクトルに変換
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse',optimizer='Adam',metrics=['mae'])
return model
# 学習過程を可視化するための関数
plt.title('model loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
# Data Augmentation
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center = False,
samplewise_center = False,
featurewise_std_normalization = False,
samplewise_std_normalization = False,
zca_whitening = False,
rotation_range = 0,
width_shift_range = 0.1,
height_shift_range = 0.1,
horizontal_flip = True,
vertical_flip = False
)
# EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(
monitor = 'val_loss',
patience = 10,
verbose = 1
)
# reduce learning rate
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(
monitor = 'val_loss',
factor = 0.1,
patience = 3,
verbose = 1
)
# 学習
model = create_model(X_train, y_train)
history = model.fit_generator(
datagen.flow(X_train, y_train, batch_size = 128),
steps_per_epoch = X_train.shape[0] // 128,
epochs = 50,
validation_data = (X_val, y_val),
callbacks = [early_stopping, reduce_lr],
shuffle = True,
verbose = 1)
model.save('age_prediction.hdf5')
# モデルの読み込み
model = load_model('age_prediction.hdf5')
# testデータ30件の予測値
preds=model.predict(X_test[0:30])
# 正解値＆予測値を出力
plt.figure(figsize=(16, 6))
for i in range(30):
plt.subplot(3, 10, i+1)
plt.axis("off")
pred = round(preds[i][0],1)
true = y_test[i]
if abs(pred - true) < 3.0:
plt.title(str(true) + '\n' + str(pred))
else:
plt.title(str(true) + '\n' + str(pred), color = "red")
plt.imshow(X_test[i])
plt.show()
*1:image_size, image_size
