# Image classification
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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。
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](https://huggingface.co/tasks/image-classification) 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。
```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': ,
'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)
```
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、[`DefaultDataCollator`] 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、`DefaultDataCollator` 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()
```
## 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
[`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。
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"],
... processing_class=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()
```
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)
## 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]
```
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。
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'
```
