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AI(人工知能)実践 第12回 TFRecordの読み込み

前回は複数の画像データを読み込み、TFRecordに詰め込む処理を紹介しました。

今回は、TFRecordを読み込み、画像データを作成する処理を紹介します。
 
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AI(人工知能)実践 第11回 TFRecordの作成

前回は、ある画像をベースに複数の画像を作成し、
学習データを嵩増しする方法を紹介しました。

今回も、学習データ絡みの話を続けて紹介していきます。
 
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AI(人工知能)実践 第10回 学習データの作成

AI(人工知能)実践 第10回です。

今まで行ってきたアヤメの分類については、既に用意されたデータを使用してきました。
実際に画像の判別等を行いたい場合、必ずしも既に用意されているとは限りません。
むしろ、判別したいものの画像セットやモデルが用意されていることの方が少ないかと思います。
では、ある特定のモノを判別させたい場合、
学習させる為の画像を数多く用意する必要がありますが、実際に用意出来る数には限りがあります。
しかし、数が少ない場合ですと、学習が思ったように進みません。
そこで、TensorFlowには画像を加工して学習用のデータが嵩増し出来るようなAPIが提供されています。
今回は、その画像加工の一部を紹介していきます。
該当するAPIは、「tf.image」となります。
 
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