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「人工知能は名刺をどこまで解読できるのか？！」 ベンチマークコード

Primary LanguagePython

「人工知能は名刺をどこまで解読できるのか？！」 ベンチマークコード

解説資料

2016/08/26(金)開催データサイエンティスト実践セミナーで発表した資料は 2016-08-26_dots_takagiwa.pdf

Dependencies

  • numpy
  • pandas
  • Python Imaging Library(PIL)
  • keras
  • theano (もしくはTensorFlow)

実行方法

前準備

コンペページからデータをダウンロードして trainer.py と同じディレクトリに解凍・配置してください。 訓練用画像データは解凍時ディレクトリ3個に分割されていますが、1個のディレクトリにまとめてください。 trainer.pyの19〜22行で読み込むcsvファイルと画像ディレクトリを指定しています。環境が異なる場合は変更してください。

また、kerasでcuDNNを使うtheanoでの設定例を dot.theanorc に用意してあります。 どうぞご参考にしてください。

実行

以下のコマンドで訓練を実行した後に予測をファイル(prediction.csv)に書き出します。

$ ./trainer.py

AWS g2.8xlargeインスタンス(NVIDIA GRID K520)では30分程度で終了します。

予測ファイル prediction.csv は応募用フォーマットに従っていますので、 データ投稿ページから提出可能です。

使用アルゴリズム

名刺画像から切り抜いた長方形の矩形領域を96x96の正方形にリサイズし、畳み込みニューラルネットワークの入力としています。 畳み込みニューラルネットワークは下図のResidual Networkを使用しています。 ベンチマーク目的のため、比較的浅い(8層)構成にしてあります。

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