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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。

このチュートリアルで説明するタスクは、次のモデル アーキテクチャでサポートされています。

BEiT, BiT, ConvNeXT, ConvNeXTV2, CvT, Data2VecVision, DeiT, DiNAT, DINOv2, EfficientFormer, EfficientNet, FocalNet, ImageGPT, LeViT, MobileNetV1, MobileNetV2, MobileViT, MobileViTV2, NAT, Perceiver, PoolFormer, PVT, RegNet, ResNet, SegFormer, SwiftFormer, Swin Transformer, Swin Transformer V2, VAN, ViT, ViT Hybrid, ViTMSN

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
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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 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
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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。

    >>> 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'