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Image classification

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 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 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。

このガイドでは、次の方法を説明します。

1. Food-101 データセットの ViT を微調整して、画像内の食品を分類します。
2. 微調整したモデルを推論に使用します。

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 を確認することをお勧めします。

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。

    pip install transformers datasets evaluate

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。

    >>> from huggingface_hub import notebook_login

    >>> notebook_login()

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Load Food-101 dataset

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 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。

    >>> from datasets import load_dataset

    >>> food = load_dataset("food101", split="train[:5000]")

`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。

    >>> food = food.train_test_split(test_size=0.2)

次に、例を見てみましょう。

    >>> food["train"][0]
    {'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=512x512 at 0x7F52AFC8AC50>,
     'label': 79}

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。

- `image`: 食品の PIL 画像
- `label`: 食品のラベルクラス

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。 整数への変換、またはその逆:

    >>> labels = food["train"].features["label"].names
    >>> label2id, id2label = dict(), dict()
    >>> for i, label in enumerate(labels):
    ...     label2id[label] = str(i)
    ...     id2label[str(i)] = label

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。

    >>> id2label[str(79)]
    'prime_rib'

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Preprocess

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。

    >>> from transformers import AutoImageProcessor

    >>> checkpoint = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
    >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint)

Pytorch
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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` 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。

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。

    >>> from torchvision.transforms import RandomResizedCrop, Compose, Normalize, ToTensor

    >>> normalize = Normalize(mean=image_processor.image_mean, std=image_processor.image_std)
    >>> size = (
    ...     image_processor.size["shortest_edge"]
    ...     if "shortest_edge" in image_processor.size
    ...     else (image_processor.size["height"], image_processor.size["width"])
    ... )
    >>> _transforms = Compose([RandomResizedCrop(size), ToTensor(), normalize])

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。

    >>> def transforms(examples):
    ...     examples["pixel_values"] = [_transforms(img.convert("RGB")) for img in examples["image"]]
    ...     del examples["image"]
    ...     return examples

データセット全体に前処理関数を適用するには、🤗 Datasets `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。

    >>> food = food.with_transform(transforms)

次に、`DefaultDataCollat​​or` 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、`DefaultDataCollat​​or` はパディングなどの追加の前処理を適用しません。

    >>> from transformers import DefaultDataCollator

    >>> data_collator = DefaultDataCollator()

TensorFlow
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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。 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。 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 他のライブラリでも構いません。

    >>> from tensorflow import keras
    >>> from tensorflow.keras import layers

    >>> size = (image_processor.size["height"], image_processor.size["width"])

    >>> 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",
    ... )

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。

    >>> import numpy as np
    >>> import tensorflow as tf
    >>> from PIL import Image

    >>> def convert_to_tf_tensor(image: Image):
    ...     np_image = np.array(image)
    ...     tf_image = tf.convert_to_tensor(np_image)
    ...     # `expand_dims()` is used to add a batch dimension since
    ...     # the TF augmentation layers operates on batched inputs.
    ...     return tf.expand_dims(tf_image, 0)

    >>> def preprocess_train(example_batch):
    ...     """Apply train_transforms across a batch."""
    ...     images = [
    ...         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

🤗 データセット `set_transform` を使用して、その場で変換を適用します。

    food["train"].set_transform(preprocess_train)
    food["test"].set_transform(preprocess_val)

最後の前処理ステップとして、`DefaultDataCollat​​or`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、 `DefaultDataCollat​​or` は、パディングなどの追加の前処理を適用しません。

    >>> from transformers import DefaultDataCollator

    >>> data_collator = DefaultDataCollator(return_tensors="tf")

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Evaluate

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 🤗 Evaluate 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 accuracy 指標 (詳細については、🤗 評価 クイック ツアー 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):

    >>> import evaluate

    >>> accuracy = evaluate.load("accuracy")

次に、予測とラベルを `compute` に渡して精度を計算する関数を作成します。

    >>> import numpy as np

    >>> def compute_metrics(eval_pred):
    ...     predictions, labels = eval_pred
    ...     predictions = np.argmax(predictions, axis=1)
    ...     return accuracy.compute(predictions=predictions, references=labels)

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。

##
Train

Pytorch
Hide Pytorch content

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 の基本的なチュートリアルをご覧ください。

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。

    >>> from transformers import AutoModelForImageClassification, TrainingArguments, Trainer

    >>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
    ...     checkpoint,
    ...     num_labels=len(labels),
    ...     id2label=id2label,
    ...     label2id=label2id,
    ... )

この時点で残っているステップは 3 つだけです。

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。
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。
3. train() を呼び出してモデルを微調整します。

    >>> training_args = TrainingArguments(
    ...     output_dir="my_awesome_food_model",
    ...     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,
    ... )

    >>> 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,
    ... )

    >>> trainer.train()

トレーニングが完了したら、 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。

    >>> trainer.push_to_hub()

TensorFlow
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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 を確認してください。

TensorFlow でモデルを微調整するには、次の手順に従います。

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。
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。
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。

    >>> from transformers import create_optimizer

    >>> 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,
    ... )

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。

    >>> from transformers import TFAutoModelForImageClassification

    >>> model = TFAutoModelForImageClassification.from_pretrained(
    ...     checkpoint,
    ...     id2label=id2label,
    ...     label2id=label2id,
    ... )

Convert your datasets to the `tf.data.Dataset` format using the `to_tf_dataset` and your `data_collator`:

    >>> # 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。

    >>> 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 を使用します。 `compute_metrics` 関数を KerasMetricCallback に渡します。 PushToHubCallback を使用してモデルをアップロードします。

    >>> 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:

    >>> 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。

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

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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。

    >>> ds = load_dataset("food101", split="validation[:10]")
    >>> image = ds["image"][0]

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。

    >>> 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'}]

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。

Pytorch
Hide Pytorch content

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。

    >>> from transformers import AutoImageProcessor
    >>> import torch

    >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("my_awesome_food_model")
    >>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")

入力をモデルに渡し、ロジットを返します。

    >>> from transformers import AutoModelForImageClassification

    >>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("my_awesome_food_model")
    >>> with torch.no_grad():
    ...     logits = model(**inputs).logits

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。

    >>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
    >>> model.config.id2label[predicted_label]
    'beignets'

TensorFlow
Hide TensorFlow content

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。

    >>> from transformers import AutoImageProcessor

    >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("MariaK/food_classifier")
    >>> inputs = image_processor(image, return_tensors="tf")

入力をモデルに渡し、ロジットを返します。

    >>> from transformers import TFAutoModelForImageClassification

    >>> model = TFAutoModelForImageClassification.from_pretrained("MariaK/food_classifier")
    >>> logits = model(**inputs).logits

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。

    >>> predicted_class_id = int(tf.math.argmax(logits, axis=-1)[0])
    >>> model.config.id2label[predicted_class_id]
    'beignets'

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