Capstone_Chihuahua_Muffin

画像をチワワまたはブルーベリーマフィンとして分類する

総会: データ サイエンス イマーシブ キャップストーン プロジェクト

問題の説明:

背景 - ミーム: 2016 年に、これまで難しいとは思わなかったであろう質問を人々に投げかけたミームが流行しました。「これまで似ていると思ったこともなかったこれらの画像の違いがわかりますか?」

（出典：Elleマガジン、https://www.elle.com/culture/news/a34939/animals-or-food/）

チワワの飼い主として、私の興味はこの組み合わせに集中しました。

背景 - 画像分類: 画像分類アルゴリズムについてよく言われるのは、アルゴリズムは非常に高い精度で数千の画像を迅速に区別できるが、子供ははるかに高い精度で画像を区別できるというものです。

チワワとブルーベリーマフィンという問題が私を魅了したのは、ミームのために選択された特定のクローズアップアングルの場合、人間がこれらの画像を簡単に区別できるケースではないからです。

問題ステートメント: 画像がチワワのものであるかブルーベリー マフィンのものであるかを予測できる画像分類モデルを構築した後、ズームアウトした明らかに異なる写真でトレーニングした後、その画像分類モデルは、ミームからの困難なズームイン写真の分類を正確に予測できますか?

モデルの種類:

私は、スクレイピングした画像をもとに CNN をゼロからトレーニングすることから始めました。これから収集した最大精度は 85% でした。次に、トレーニング サイズを増やすために画像データ生成を組み込みました。これにより精度は向上しませんでしたが、モデルの実行速度は向上しました。最後に、転移学習を実装し、99% を超える精度を達成しました。