ディープラーニングによる画像分類モデルの開発


#欠けた錠剤

###データセット
複数の錠剤の中に、欠けている錠剤があればNG、無ければOKとする
class 2(NG、OK)
train 200枚(1class 100枚)
test 100枚(1class 50枚)

NG
![unnamed.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/dff39c6e-0a9c-887e-2917-67153510dad2.jpeg)

この画像では、欠けている錠剤はこちら
![unnamed.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/fa2e24e6-6433-666f-23a4-63eee38da378.jpeg)


OK
![unnamed-1.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/fc344369-b3be-5ec0-137b-97ddadff3684.jpeg)


NG
![IMG_4946のコピー6.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/cf87340f-15aa-4ecd-263d-7b5fe4c6a5bd.jpeg)

![IMG_4964のコピー.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/008070e7-d5fe-8775-edca-9f649141eda4.jpeg)


OK
![IMG_4930.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/93a20d96-77bf-d575-e183-098e03cc0bca.jpeg)

NG画像はピンセットで錠剤の角を削ったものを何種類か用意

train 200枚(1class 100枚)
test 60枚(1class 30枚)

acc:83%
![download.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/e9aaf20e-8246-a264-7567-8116097d206c.png)

![スクリーンショット 2018-03-10 14.44.42.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/265c84f1-36f4-bc3c-c2f4-5740c7dd146c.png)

![スクリーンショット 2018-03-10 14.47.12.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/bfd4b463-ba8a-3949-092d-c65dc11e7b63.png)

![スクリーンショット 2018-03-10 15.20.49.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/6cbf8691-9bbe-c226-cb05-d400317ea151.png)


#鋼鈑の疵
鋼板に疵(今回は丸状の凹みのみ)があればNG、無ければOKとする

###データセット
class2(NG、OK)
train160枚
test 48枚

###NG画像
![IMG_4979.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/1a8e9d37-d008-04c1-adc5-93d707b0e557.jpeg)
![IMG_4983.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/6fa52d29-7dd6-67b3-28bb-8add45f3e0d5.jpeg)

acc:79%
![download.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/8ad79e01-09f7-385e-72d1-68a1a7d305ca.png)

![スクリーンショット 2018-03-10 16.55.56.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/b9883e2e-5ae2-ac27-cedf-b7f47f9a1cb5.png)
====================
![スクリーンショット 2018-03-10 16.56.26.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/39366a98-d1bd-681a-12cf-c627b68775e4.png)


#目の状態

目が正常か、白内障または緑内障を患っている可能性があるかを分類する

###データセット
正常な目の画像100枚、白内障と緑内障の眼の画像140枚
正常な眼には黒、ブラウンの瞳の目のみを使用した


![download.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/468d3a51-d444-ac41-83a7-2f7256a49660.png)


![スクリーンショット 2018-03-01 22.04.49.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/c00acb19-e1a1-1562-cc42-d0297d7d6f90.png)
======================
![スクリーンショット 2018-03-01 22.05.05.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/b1f5798a-423a-c70e-f131-09a263a514ad.png)
======================
![スクリーンショット 2018-03-01 22.05.34.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/3643f1dc-0aa9-6526-74d7-3f91534ab0a4.png)
======================
![スクリーンショット 2018-03-01 22.06.02.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/1c3c296a-ba76-939a-9140-fa877f2a4c95.png)
======================
![スクリーンショット 2018-03-01 22.06.25.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/ce7b9600-bb3f-5634-6631-38849e18dcae.png)
======================
![スクリーンショット 2018-03-01 22.06.47.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/c337498f-ca66-fb53-de30-0ecd8cbba719.png)


#乃木坂46
train(3class)
・白石麻衣 460枚
・西野七瀬 458枚
・生駒里奈 412枚

test
各40枚

データセットの画像は、全て顔の部分だけが残るようにトリミングしている

![BhgMhlXCcAAy6bS.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/5ee9eadc-aa1f-b335-61ed-383fbbda58b6.jpeg)
![C1gswY2VIAEjxZV.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/4a11f333-c3e5-09a5-8e75-a170958eb0ee.jpeg)
![DX0JC85U0AEzsaQ.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/a46afeb5-73ba-802a-ab20-41e2d171970a.jpeg)


acc: 82%
![download.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/2cc83adc-bff9-567a-6fad-5d52129c2095.png)


![スクリーンショット 2018-03-14 1.07.50.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/c55f78db-d2b3-a495-0d9b-e663a08d472c.png)
==================
![スクリーンショット 2018-03-14 1.07.22.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/21acfbf0-833d-1268-5490-d11a90387c65.png)
==================
![スクリーンショット 2018-03-14 1.09.25.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/77c0b36c-18f6-50e5-73bf-48d81b11dd02.png)

#ハンバーグがどこのファミレスのものか
###データセット
・ココス
・ガスト
・サイゼリア

train 210枚
test 30枚


acc: 93%

![download.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/1ed808b5-3038-6bf5-24dc-5976c4fc3efc.png)

![スクリーンショット 2018-03-03 21.28.48.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/a6c97fae-a5a2-1dd7-24eb-73ddd2312e01.png)
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![スクリーンショット 2018-03-03 21.28.54.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/820799eb-fba1-ac84-1c6d-5b2b7ed49371.png)
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![スクリーンショット 2018-03-03 21.29.32.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/7647e27e-e538-f827-a8db-687fa8a51e61.png)


#世界遺産
###データセット
3クラス
Train200枚(1クラス)
Test60枚(1クラス)
計780枚

![download.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/c48fe539-7960-ed6a-6ba2-c79e36c8636f.png)



![スクリーンショット 2018-02-27 19.44.23.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/38f553b3-9eae-1a35-d54a-23583dca2fb8.png)
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![スクリーンショット 2018-02-27 19.46.52.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/a94e72ed-8075-2ba2-2491-e5d21cb4a452.png)
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![スクリーンショット 2018-02-27 19.50.05.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/239266/63e6fa10-5f8b-5cf8-40be-40ba6bcb25db.png)