stratospark/food-101-keras
📦 オープンソースプロジェクトstratospark
KerasとTensorFlowを用いた、101種類の食品画像を分類するディープラーニング実装。
本リポジトリは、101の食品カテゴリにわたる10万枚の画像を含むFood-101データセットを対象とした、ディープラーニングパイプラインの包括的な実装を提供します。KerasとTensorFlowを使用して、多様な食品を識別可能な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築・学習させます。データの前処理、モデルアーキテクチャの設計、学習プロセス、評価指標までを網羅したJupyter Notebookが含まれています。転移学習や標準的な画像分類手法に焦点を当てており、ユーザーは様々なアーキテクチャを試行して、複雑な視覚データセットで高精度を達成することが可能です。大規模な画像分類タスクの扱い方や、ディープラーニング環境でのデータパイプライン管理を学ぶための優れたリソースです。
💡ハイライト
- ├─101種類の食品カテゴリを網羅
- ├─KerasとTensorFlowによる実装
- └─Jupyter Notebookによるワークフロー
🎯対象
- ├─コンピュータビジョンエンジニア
- └─機械学習学習者