質問: CNNというか画像認識についてあまりわかっていなくて質問します。 シミュレーションソフトをまわして数字を出し、それをコンター図をmatplotlibで作成しCNNにかけるということを研究でやりたいのですが 1:matplotlibで出したコンター図でも画像認識ができるのでしょうか、その際コンター図のスケールバーはあったほうがいいのでしょうか無いほうがいいのでしょうか 2:画像として認識するのか、それともその前のx軸、y軸の数字の羅列として捉えて機械学習を別な形で実現するのとどちらがいいでしょうか コンター図を機械学習で分類してAのときはこういう傾向、Bのときはこういう傾向という風にクラス分けしたいと考えています。 また、CNNでの画像のトレーニング、およびテストでは最低何枚ほど必要なのでしょうか。間違っていたらすいませんが先行研究ではそれぞれのクラスの画像を合計して合計2000枚ほどでやっていたような気がします。そのような少ない枚数でもできるものなのでしょうか
回答: > > 1:matplotlibで出したコンター図でも画像認識ができるのでしょうか、その際コンター図のスケールバーはあったほうがいいのでしょうか無いほうがいいのでしょうか > > > できるとは思いますが、「数値→画像→また数値」という処理になるので、画像を使って認識させる必要性はないと思われます。スケールバーを当てにすると、スケールバーを別に認識させて大きさを合わせるのような処理になると思います。 スケールバーがなければ値が分からない、スケールバーがあれば処理が大変、ということになりますね。 > > 2:画像として認識するのか、それともその前のx軸、y軸の数字の羅列として捉えて機械学習を別な形で実現するのとどちらがいいでしょうか > > > 上記の理由により、数値の羅列として処理する方がよいと思います。XY二軸の値をクラス分けする方法はたくさんありますね。