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-->


# Image classification

[[open-in-colab]]

<Youtube id="tjAIM7BOYhw"/>

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](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。
2. 微調整したモデルを推論に使用します。

<Tip>
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。

<!--This tip is automatically generated by `make fix-copies`, do not fill manually!-->

[BEiT](../model_doc/beit), [BiT](../model_doc/bit), [ConvNeXT](../model_doc/convnext), [ConvNeXTV2](../model_doc/convnextv2), [CvT](../model_doc/cvt), [Data2VecVision](../model_doc/data2vec-vision), [DeiT](../model_doc/deit), [DiNAT](../model_doc/dinat), [DINOv2](../model_doc/dinov2), [EfficientFormer](../model_doc/efficientformer), [EfficientNet](../model_doc/efficientnet), [FocalNet](../model_doc/focalnet), [ImageGPT](../model_doc/imagegpt), [LeViT](../model_doc/levit), [MobileNetV1](../model_doc/mobilenet_v1), [MobileNetV2](../model_doc/mobilenet_v2), [MobileViT](../model_doc/mobilevit), [MobileViTV2](../model_doc/mobilevitv2), [NAT](../model_doc/nat), [Perceiver](../model_doc/perceiver), [PoolFormer](../model_doc/poolformer), [PVT](../model_doc/pvt), [RegNet](../model_doc/regnet), [ResNet](../model_doc/resnet), [SegFormer](../model_doc/segformer), [SwiftFormer](../model_doc/swiftformer), [Swin Transformer](../model_doc/swin), [Swin Transformer V2](../model_doc/swinv2), [VAN](../model_doc/van), [ViT](../model_doc/vit), [ViT Hybrid](../model_doc/vit_hybrid), [ViTMSN](../model_doc/vit_msn)

<!--End of the generated tip-->

</Tip>

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。

```bash
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。

```py
>>> from huggingface_hub import notebook_login

>>> notebook_login()
```

## 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。

```py
>>> from datasets import load_dataset

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

[`~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。


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

次に、例を見てみましょう。

```py
>>> 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:

```py
>>> 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。

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

## 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。

```py
>>> from transformers import AutoImageProcessor

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


<frameworkcontent>
<pt>

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。

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。


```py
>>> 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。

```py
>>> 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 [`~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。

```py
>>> 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。

```py
>>> from transformers import DefaultDataCollator

>>> data_collator = DefaultDataCollator()
```
</pt>
</frameworkcontent>


<frameworkcontent>
<tf>

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。


```py
>>> 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。

```py
>>> 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 [`~datasets.Dataset.set_transform`] を使用して、その場で変換を適用します。

```py
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。

```py
>>> from transformers import DefaultDataCollator

>>> data_collator = DefaultDataCollator(return_tensors="tf")
```
</tf>
</frameworkcontent>

## 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](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
[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):

```py
>>> import evaluate

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

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。

```py
>>> 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

<frameworkcontent>
<pt>
<Tip>

[`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。

</Tip>

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。

```py
>>> 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. [`~Trainer.train`] を呼び出してモデルを微調整します。

```py
>>> 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、 [`~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。

```py
>>> trainer.push_to_hub()
```
</pt>
</frameworkcontent>

<frameworkcontent>
<tf>

<Tip>


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。

</Tip>


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。

```py
>>> 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。

```py
>>> from transformers import TFAutoModelForImageClassification

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

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

```py
>>> # 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。

```py
>>> 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:

```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)

</Tip>

## 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
>>> 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。

<frameworkcontent>
<pt>

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。

```py
>>> 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。

```py
>>> 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。

```py
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> model.config.id2label[predicted_label]
'beignets'
```
</pt>
</frameworkcontent>

<frameworkcontent>
<tf>

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。

```py
>>> 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。

```py
>>> 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。


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

</tf>
</frameworkcontent>

