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<!--Copyright 2022 The HuggingFace Team. All rights reserved.
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Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
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the License. You may obtain a copy of the License at
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
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an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
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specific language governing permissions and limitations under the License.
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# Image classification
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[[open-in-colab]]
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<Youtube id="tjAIM7BOYhw"/>
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画像分類では、画像にラベルまたはクラスを割り当てます。テキストや音声の分類とは異なり、入力は
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画像を構成するピクセル値。損傷の検出など、画像分類には多くの用途があります
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自然災害の後、作物の健康状態を監視したり、病気の兆候がないか医療画像をスクリーニングしたりするのに役立ちます。
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このガイドでは、次の方法を説明します。
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1. [Food-101](https://huggingface.co/datasets/food101) データセットの [ViT](model_doc/vit) を微調整して、画像内の食品を分類します。
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2. 微調整したモデルを推論に使用します。
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<Tip>
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このタスクと互換性のあるすべてのアーキテクチャとチェックポイントを確認するには、[タスクページ](https://huggingface.co/tasks/image-classification) を確認することをお勧めします。
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</Tip>
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始める前に、必要なライブラリがすべてインストールされていることを確認してください。
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```bash
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pip install transformers datasets evaluate
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```
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Hugging Face アカウントにログインして、モデルをアップロードしてコミュニティと共有することをお勧めします。プロンプトが表示されたら、トークンを入力してログインします。
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```py
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>>> from huggingface_hub import notebook_login
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>>> notebook_login()
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```
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## Load Food-101 dataset
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Datasets、🤗 データセット ライブラリから Food-101 データセットの小さいサブセットを読み込みます。これにより、次の機会が得られます
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完全なデータセットのトレーニングにさらに時間を費やす前に、実験してすべてが機能することを確認してください。
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```py
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>>> from datasets import load_dataset
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>>> food = load_dataset("food101", split="train[:5000]")
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```
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[`~datasets.Dataset.train_test_split`] メソッドを使用して、データセットの `train` 分割をトレイン セットとテスト セットに分割します。
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```py
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>>> food = food.train_test_split(test_size=0.2)
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```
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次に、例を見てみましょう。
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```py
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>>> food["train"][0]
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{'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=512x512 at 0x7F52AFC8AC50>,
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'label': 79}
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```
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データセット内の各例には 2 つのフィールドがあります。
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- `image`: 食品の PIL 画像
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- `label`: 食品のラベルクラス
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モデルがラベル ID からラベル名を取得しやすくするために、ラベル名をマップする辞書を作成します。
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整数への変換、またはその逆:
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```py
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>>> labels = food["train"].features["label"].names
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>>> label2id, id2label = dict(), dict()
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>>> for i, label in enumerate(labels):
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... label2id[label] = str(i)
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... id2label[str(i)] = label
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```
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これで、ラベル ID をラベル名に変換できるようになりました。
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```py
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>>> id2label[str(79)]
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'prime_rib'
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```
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## Preprocess
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次のステップでは、ViT 画像プロセッサをロードして画像をテンソルに処理します。
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```py
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>>> from transformers import AutoImageProcessor
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>>> checkpoint = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
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>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint)
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```
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<frameworkcontent>
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<pt>
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いくつかの画像変換を画像に適用して、モデルの過学習に対する堅牢性を高めます。ここでは torchvision の [`transforms`](https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html) モジュールを使用しますが、任意の画像ライブラリを使用することもできます。
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画像のランダムな部分をトリミングし、サイズを変更し、画像の平均と標準偏差で正規化します。
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```py
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>>> from torchvision.transforms import RandomResizedCrop, Compose, Normalize, ToTensor
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>>> normalize = Normalize(mean=image_processor.image_mean, std=image_processor.image_std)
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||
>>> size = (
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||
... image_processor.size["shortest_edge"]
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||
... if "shortest_edge" in image_processor.size
|
||
... else (image_processor.size["height"], image_processor.size["width"])
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||
... )
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>>> _transforms = Compose([RandomResizedCrop(size), ToTensor(), normalize])
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```
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次に、変換を適用し、画像の `pixel_values` (モデルへの入力) を返す前処理関数を作成します。
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```py
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>>> def transforms(examples):
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... examples["pixel_values"] = [_transforms(img.convert("RGB")) for img in examples["image"]]
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... del examples["image"]
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... return examples
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```
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データセット全体に前処理関数を適用するには、🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.with_transform`] メソッドを使用します。変換は、データセットの要素を読み込むときにオンザフライで適用されます。
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```py
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>>> food = food.with_transform(transforms)
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```
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次に、[`DefaultDataCollator`] を使用してサンプルのバッチを作成します。 🤗 Transformers の他のデータ照合器とは異なり、`DefaultDataCollator` はパディングなどの追加の前処理を適用しません。
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```py
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>>> from transformers import DefaultDataCollator
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>>> data_collator = DefaultDataCollator()
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```
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</pt>
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</frameworkcontent>
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<frameworkcontent>
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<tf>
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過剰適合を回避し、モデルをより堅牢にするために、データセットのトレーニング部分にデータ拡張を追加します。
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ここでは、Keras 前処理レイヤーを使用してトレーニング データの変換 (データ拡張を含む) を定義します。
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検証データの変換 (中央のトリミング、サイズ変更、正規化のみ)。 `tf.image` または
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他のライブラリでも構いません。
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```py
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>>> from tensorflow import keras
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>>> from tensorflow.keras import layers
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>>> size = (image_processor.size["height"], image_processor.size["width"])
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||
|
||
>>> train_data_augmentation = keras.Sequential(
|
||
... [
|
||
... layers.RandomCrop(size[0], size[1]),
|
||
... layers.Rescaling(scale=1.0 / 127.5, offset=-1),
|
||
... layers.RandomFlip("horizontal"),
|
||
... layers.RandomRotation(factor=0.02),
|
||
... layers.RandomZoom(height_factor=0.2, width_factor=0.2),
|
||
... ],
|
||
... name="train_data_augmentation",
|
||
... )
|
||
|
||
>>> val_data_augmentation = keras.Sequential(
|
||
... [
|
||
... layers.CenterCrop(size[0], size[1]),
|
||
... layers.Rescaling(scale=1.0 / 127.5, offset=-1),
|
||
... ],
|
||
... name="val_data_augmentation",
|
||
... )
|
||
```
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||
次に、一度に 1 つの画像ではなく、画像のバッチに適切な変換を適用する関数を作成します。
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```py
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>>> import numpy as np
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>>> import tensorflow as tf
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>>> from PIL import Image
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>>> def convert_to_tf_tensor(image: Image):
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||
... np_image = np.array(image)
|
||
... tf_image = tf.convert_to_tensor(np_image)
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||
... # `expand_dims()` is used to add a batch dimension since
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||
... # the TF augmentation layers operates on batched inputs.
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||
... return tf.expand_dims(tf_image, 0)
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||
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||
|
||
>>> def preprocess_train(example_batch):
|
||
... """Apply train_transforms across a batch."""
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||
... images = [
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||
... train_data_augmentation(convert_to_tf_tensor(image.convert("RGB"))) for image in example_batch["image"]
|
||
... ]
|
||
... example_batch["pixel_values"] = [tf.transpose(tf.squeeze(image)) for image in images]
|
||
... return example_batch
|
||
|
||
|
||
... def preprocess_val(example_batch):
|
||
... """Apply val_transforms across a batch."""
|
||
... images = [
|
||
... val_data_augmentation(convert_to_tf_tensor(image.convert("RGB"))) for image in example_batch["image"]
|
||
... ]
|
||
... example_batch["pixel_values"] = [tf.transpose(tf.squeeze(image)) for image in images]
|
||
... return example_batch
|
||
```
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||
🤗 データセット [`~datasets.Dataset.set_transform`] を使用して、その場で変換を適用します。
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```py
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food["train"].set_transform(preprocess_train)
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food["test"].set_transform(preprocess_val)
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```
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||
最後の前処理ステップとして、`DefaultDataCollator`を使用してサンプルのバッチを作成します。 🤗 Transformers の他のデータ照合機能とは異なり、
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||
`DefaultDataCollator` は、パディングなどの追加の前処理を適用しません。
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```py
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>>> from transformers import DefaultDataCollator
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>>> data_collator = DefaultDataCollator(return_tensors="tf")
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```
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</tf>
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</frameworkcontent>
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## Evaluate
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トレーニング中にメトリクスを含めると、多くの場合、モデルのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。すぐにロードできます
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🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) ライブラリを使用した評価方法。このタスクでは、ロードします
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[accuracy](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy) 指標 (詳細については、🤗 評価 [クイック ツアー](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour) を参照してくださいメトリクスをロードして計算する方法):
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```py
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>>> import evaluate
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>>> accuracy = evaluate.load("accuracy")
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```
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||
次に、予測とラベルを [`~evaluate.EvaluationModule.compute`] に渡して精度を計算する関数を作成します。
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```py
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>>> import numpy as np
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>>> def compute_metrics(eval_pred):
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... predictions, labels = eval_pred
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... predictions = np.argmax(predictions, axis=1)
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||
... return accuracy.compute(predictions=predictions, references=labels)
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```
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||
これで `compute_metrics`関数の準備が整いました。トレーニングを設定するときにこの関数に戻ります。
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## Train
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<frameworkcontent>
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<pt>
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<Tip>
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[`Trainer`] を使用したモデルの微調整に慣れていない場合は、[こちら](../training#train-with-pytorch-trainer) の基本的なチュートリアルをご覧ください。
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</Tip>
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これでモデルのトレーニングを開始する準備が整いました。 [`AutoModelForImageClassification`] を使用して ViT をロードします。ラベルの数と予想されるラベルの数、およびラベル マッピングを指定します。
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```py
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>>> from transformers import AutoModelForImageClassification, TrainingArguments, Trainer
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||
>>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
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||
... checkpoint,
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||
... num_labels=len(labels),
|
||
... id2label=id2label,
|
||
... label2id=label2id,
|
||
... )
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||
```
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||
この時点で残っているステップは 3 つだけです。
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1. [`TrainingArguments`] でトレーニング ハイパーパラメータを定義します。 `image` 列が削除されるため、未使用の列を削除しないことが重要です。 `image` 列がないと、`pixel_values` を作成できません。この動作を防ぐには、`remove_unused_columns=False`を設定してください。他に必要なパラメータは、モデルの保存場所を指定する `output_dir` だけです。 `push_to_hub=True`を設定して、このモデルをハブにプッシュします (モデルをアップロードするには、Hugging Face にサインインする必要があります)。各エポックの終了時に、[`Trainer`] は精度を評価し、トレーニング チェックポイントを保存します。
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||
2. トレーニング引数を、モデル、データセット、トークナイザー、データ照合器、および `compute_metrics` 関数とともに [`Trainer`] に渡します。
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3. [`~Trainer.train`] を呼び出してモデルを微調整します。
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```py
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||
>>> training_args = TrainingArguments(
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||
... output_dir="my_awesome_food_model",
|
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... remove_unused_columns=False,
|
||
... eval_strategy="epoch",
|
||
... save_strategy="epoch",
|
||
... learning_rate=5e-5,
|
||
... per_device_train_batch_size=16,
|
||
... gradient_accumulation_steps=4,
|
||
... per_device_eval_batch_size=16,
|
||
... num_train_epochs=3,
|
||
... warmup_ratio=0.1,
|
||
... logging_steps=10,
|
||
... load_best_model_at_end=True,
|
||
... metric_for_best_model="accuracy",
|
||
... push_to_hub=True,
|
||
... )
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||
|
||
>>> trainer = Trainer(
|
||
... model=model,
|
||
... args=training_args,
|
||
... data_collator=data_collator,
|
||
... train_dataset=food["train"],
|
||
... eval_dataset=food["test"],
|
||
... tokenizer=image_processor,
|
||
... compute_metrics=compute_metrics,
|
||
... )
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||
|
||
>>> trainer.train()
|
||
```
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||
トレーニングが完了したら、 [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] メソッドを使用してモデルをハブに共有し、誰もがモデルを使用できるようにします。
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```py
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||
>>> trainer.push_to_hub()
|
||
```
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</pt>
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</frameworkcontent>
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<frameworkcontent>
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<tf>
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<Tip>
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Keras を使用したモデルの微調整に慣れていない場合は、まず [基本チュートリアル](./training#train-a-tensorflow-model-with-keras) を確認してください。
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</Tip>
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TensorFlow でモデルを微調整するには、次の手順に従います。
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1. トレーニングのハイパーパラメータを定義し、オプティマイザーと学習率スケジュールを設定します。
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2. 事前トレーニングされたモデルをインスタンス化します。
|
||
3. 🤗 データセットを `tf.data.Dataset` に変換します。
|
||
4. モデルをコンパイルします。
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||
5. コールバックを追加し、`fit()` メソッドを使用してトレーニングを実行します。
|
||
6. モデルを 🤗 Hub にアップロードしてコミュニティと共有します。
|
||
|
||
まず、ハイパーパラメーター、オプティマイザー、学習率スケジュールを定義します。
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||
```py
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||
>>> from transformers import create_optimizer
|
||
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||
>>> batch_size = 16
|
||
>>> num_epochs = 5
|
||
>>> num_train_steps = len(food["train"]) * num_epochs
|
||
>>> learning_rate = 3e-5
|
||
>>> weight_decay_rate = 0.01
|
||
|
||
>>> optimizer, lr_schedule = create_optimizer(
|
||
... init_lr=learning_rate,
|
||
... num_train_steps=num_train_steps,
|
||
... weight_decay_rate=weight_decay_rate,
|
||
... num_warmup_steps=0,
|
||
... )
|
||
```
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||
|
||
次に、ラベル マッピングとともに [`TFAutoModelForImageClassification`] を使用して ViT を読み込みます。
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||
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||
```py
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||
>>> from transformers import TFAutoModelForImageClassification
|
||
|
||
>>> model = TFAutoModelForImageClassification.from_pretrained(
|
||
... checkpoint,
|
||
... id2label=id2label,
|
||
... label2id=label2id,
|
||
... )
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||
```
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||
Convert your datasets to the `tf.data.Dataset` format using the [`~datasets.Dataset.to_tf_dataset`] and your `data_collator`:
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```py
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||
>>> # converting our train dataset to tf.data.Dataset
|
||
>>> tf_train_dataset = food["train"].to_tf_dataset(
|
||
... columns="pixel_values", label_cols="label", shuffle=True, batch_size=batch_size, collate_fn=data_collator
|
||
... )
|
||
|
||
>>> # converting our test dataset to tf.data.Dataset
|
||
>>> tf_eval_dataset = food["test"].to_tf_dataset(
|
||
... columns="pixel_values", label_cols="label", shuffle=True, batch_size=batch_size, collate_fn=data_collator
|
||
... )
|
||
```
|
||
|
||
`compile()` を使用してトレーニング用にモデルを設定します。
|
||
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||
```py
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||
>>> from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy
|
||
|
||
>>> loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
|
||
>>> model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss)
|
||
```
|
||
|
||
予測から精度を計算し、モデルを 🤗 ハブにプッシュするには、[Keras callbacks](../main_classes/keras_callbacks) を使用します。
|
||
`compute_metrics` 関数を [KerasMetricCallback](../main_classes/keras_callbacks#transformers.KerasMetricCallback) に渡します。
|
||
[PushToHubCallback](../main_classes/keras_callbacks#transformers.PushToHubCallback) を使用してモデルをアップロードします。
|
||
|
||
```py
|
||
>>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback, PushToHubCallback
|
||
|
||
>>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_eval_dataset)
|
||
>>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
|
||
... output_dir="food_classifier",
|
||
... tokenizer=image_processor,
|
||
... save_strategy="no",
|
||
... )
|
||
>>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]
|
||
```
|
||
|
||
ついに、モデルをトレーニングする準備が整いました。トレーニングおよび検証データセット、エポック数、
|
||
モデルを微調整するためのコールバック:
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||
|
||
```py
|
||
>>> model.fit(tf_train_dataset, validation_data=tf_eval_dataset, epochs=num_epochs, callbacks=callbacks)
|
||
Epoch 1/5
|
||
250/250 [==============================] - 313s 1s/step - loss: 2.5623 - val_loss: 1.4161 - accuracy: 0.9290
|
||
Epoch 2/5
|
||
250/250 [==============================] - 265s 1s/step - loss: 0.9181 - val_loss: 0.6808 - accuracy: 0.9690
|
||
Epoch 3/5
|
||
250/250 [==============================] - 252s 1s/step - loss: 0.3910 - val_loss: 0.4303 - accuracy: 0.9820
|
||
Epoch 4/5
|
||
250/250 [==============================] - 251s 1s/step - loss: 0.2028 - val_loss: 0.3191 - accuracy: 0.9900
|
||
Epoch 5/5
|
||
250/250 [==============================] - 238s 949ms/step - loss: 0.1232 - val_loss: 0.3259 - accuracy: 0.9890
|
||
```
|
||
|
||
おめでとう！モデルを微調整し、🤗 Hub で共有しました。これで推論に使用できるようになりました。
|
||
</tf>
|
||
</frameworkcontent>
|
||
|
||
|
||
<Tip>
|
||
|
||
画像分類用のモデルを微調整する方法の詳細な例については、対応する [PyTorch ノートブック](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/image_classification.ipynb)
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||
|
||
</Tip>
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||
|
||
## Inference
|
||
|
||
モデルを微調整したので、それを推論に使用できるようになりました。
|
||
|
||
推論を実行したい画像を読み込みます。
|
||
|
||
```py
|
||
>>> ds = load_dataset("food101", split="validation[:10]")
|
||
>>> image = ds["image"][0]
|
||
```
|
||
|
||
<div class="flex justify-center">
|
||
<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png" alt="image of beignets"/>
|
||
</div>
|
||
|
||
推論用に微調整されたモデルを試す最も簡単な方法は、それを [`pipeline`] で使用することです。モデルを使用して画像分類用の`pipeline`をインスタンス化し、それに画像を渡します。
|
||
|
||
```py
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||
>>> from transformers import pipeline
|
||
|
||
>>> classifier = pipeline("image-classification", model="my_awesome_food_model")
|
||
>>> classifier(image)
|
||
[{'score': 0.31856709718704224, 'label': 'beignets'},
|
||
{'score': 0.015232225880026817, 'label': 'bruschetta'},
|
||
{'score': 0.01519392803311348, 'label': 'chicken_wings'},
|
||
{'score': 0.013022331520915031, 'label': 'pork_chop'},
|
||
{'score': 0.012728818692266941, 'label': 'prime_rib'}]
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```
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必要に応じて、`pipeline`の結果を手動で複製することもできます。
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<frameworkcontent>
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<pt>
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画像プロセッサをロードして画像を前処理し、`input`を PyTorch テンソルとして返します。
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```py
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>>> from transformers import AutoImageProcessor
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>>> import torch
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>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("my_awesome_food_model")
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>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")
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```
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入力をモデルに渡し、ロジットを返します。
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```py
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>>> from transformers import AutoModelForImageClassification
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>>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("my_awesome_food_model")
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>>> with torch.no_grad():
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... logits = model(**inputs).logits
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```
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最も高い確率で予測されたラベルを取得し、モデルの `id2label` マッピングを使用してラベルに変換します。
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```py
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>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
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>>> model.config.id2label[predicted_label]
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'beignets'
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```
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</pt>
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</frameworkcontent>
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<frameworkcontent>
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<tf>
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画像プロセッサをロードして画像を前処理し、`input`を TensorFlow テンソルとして返します。
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```py
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>>> from transformers import AutoImageProcessor
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>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("MariaK/food_classifier")
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>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="tf")
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```
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入力をモデルに渡し、ロジットを返します。
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```py
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>>> from transformers import TFAutoModelForImageClassification
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>>> model = TFAutoModelForImageClassification.from_pretrained("MariaK/food_classifier")
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>>> logits = model(**inputs).logits
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```
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最も高い確率で予測されたラベルを取得し、モデルの `id2label` マッピングを使用してラベルに変換します。
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```py
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>>> predicted_class_id = int(tf.math.argmax(logits, axis=-1)[0])
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>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
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'beignets'
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```
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</tf>
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</frameworkcontent>
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