18-01　Kaggleで人・自動車・二輪車のデータセットを探す ●Kaggleから"CUHK03"で検索する 　この章では「道路標識」→「信号機」と認識対象を変えました。本章ではさらに「動くもの」（人・自動車・バイク）を認識してみます。変更するHDLは「重み係数」などごく一部で、その他のHDLはこのように使い回します。 　まずは「データセット」を探しましょう。「人」（歩行者）はこのサイトのデータセットを使います。CUHK03(Chinese University of Hong Kong Re-identification)をダウンロードしましょう（図18‐01）。 図18-01　Kaggleからヒトの画像をダウンロードする ●ネパールの四輪・二輪の画像を使う 　また「自動車・バイク」（四輪車・二輪車）はこのサイトのデータセットを使います。Vehicles-Nepalをダウンロードします（図18‐02）。 図18-02　KaggleからVehicle Nepalで検索 ●画像を評価用と訓練用に分ける 　CUHK03（ヒト）のデータセットのimages_detectedディレクトリ以下に14,097個の画像があるので、そのうち1,000個を評価用（推論用）、残りの13,097個を訓練用（学習用）とします。 　Vehicle-Nepal（車・バイク）のデータセットにはtwo-wheelerディレクトリに1,823個の画像があるので、そのうち180個を評価用、残りの1,643個を訓練用とします。 　またfour-wheelerディレクトリには2,974個の画像があるので、そのうち290個を評価用、残りの2,684個を訓練用とします（＊１）。 （＊１）ファイルの分け方：エクスプローラで名前順に並べ、下の方の約1割のファイルを評価用、残りの約9割を訓練用とした。 　そして評価用（推論用）の3クラスの画像ファイルを図18‐03のようにval_1フォルダ以下にまとめておきます。 図18-03　評価用の画像。bikeには180、carには290、humanには1000個のファイルがある ●訓練用train_1フォルダ以下は名前を0，1，2とする 　次に図18‐04のように訓練用（学習用）の3クラスの画像をまとめます。train_1フォルダ以下に0, 1, 2のフォルダがあり、バイク、自動車、ヒトの画像がそれぞれ1643, 2684, 13097個あります。 図18-04　学習用の画像。0にはバイク、１には車、２にはヒトの画像がある ●フォルダ名と画像が合っているか確認 　train_1（学習用のフォルダ）以下の"0", "1", "2"を開くと次のようなファイルがあるのを確認します。 次のページへ 目次へ戻る