今回は、ImageNetのうち、tf.keras.applicationsの画像分類ケースで提供される学習済ウェイトで識別可能な1000クラスについて、英語名を日本語に変換するためのJSONファイルを作成してみます。
はじめに
今回は以下の記事の続きです。
さて、前回の記事では、tf.keras.applications.VGG16という事前学習済ウェイトが付属するVGG16モデルを利用しました。
このモデルの学習に使われたデータセットはImageNetのILSVRC2012データセットというものらしいです。
こちらの記事によると。
mageNetのデータセットを題材とした画像認識のコンペティションILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)が毎年開催されており2012年のコンペで使われたのがILSVRC2012データセットです。
クラス分類(classification)用のデータセットとして有名で「ImageNetデータで学習済み」と謳っている事前学習済モデルのほとんどはこのILSVRC2012データセットで学習したモデルだと思います。
とのこと。
なので、 ILSVRC2012データセットの可能性は高いだろうな・・と考えたということなのですが。
日本語化辞書(JSON形式)
この ILSVRC2012で識別可能なものの英語名はこちらで確認できます。
でも。
ここにのっている英語名と、評価結果が返すものが完全に一致しているという保証はないので、前回の記事のプログラムを一部改造して英語名の一覧を取得しました。
評価結果を取得するのに
results = tf.keras.applications.vgg16.decode_predictions(features, top=1)[0]
のように「top=1」としていたわけなので、「top=1000」とすれば、全部の英語名がとれるだろうという単純な考えです。
抜粋すると、こんな感じ。
pred = model.predict(x) results = tf.keras.applications.vgg16.decode_predictions(pred, top=1000)[0] f = open('names.csv','w') for result in results: f.write(''.join(result[1]) + '\n') f.close()
狙い通りにname.csvというファイルに1000カテゴリの英語名がとれました
あとは、ひらすらGoogle翻訳を使って訳しました。
それを、JSON形式のファイルにしたのが以下です。
1000行以上あるけど、一挙掲載しときます(笑)
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"カセット", "mountain_tent": "登山用テント", "drum": "ドラム", "pick": "ピック", "acoustic_guitar": "アコースティックギター", "harmonica": "ハーモニカ", "microphone": "マイクロフォン", "sunglasses": "サングラス", "umbrella": "傘", "lighter": "ライター", "screw": "スクリュー", "plow": "すき", "notebook": "ノート", "red_wine": "赤ワイン", "trombone": "トロンボーン", "wreck": "残骸・難破船など", "parachute": "パラシュート", "power_drill": "パワードリル", "radio": "無線", "hammer": "ハンマー", "mortarboard": "モルタルボード", "crutch": "松葉杖", "horizontal_bar": "鉄棒", "folding_chair": "折り畳み椅子", "hard_disc": "ハードディスク", "trimaran": "3つの船体をつないだボート(三脚艇)", "shovel": "シャベル", "schooner": "スクーナー", "muzzle": "銃口", "wing": "翼", "gondola": "ゴンドラ", "harp": "ハープ", "violin": "バイオリン", "ladle": "おたま(調理道具)", "stupa": "仏舎利塔", "buckle": "バックル", "can_opener": "缶切り", "loupe": "ルーペ", "walking_stick": "歩行用杖", "drilling_platform": "ボーリング基地", "accordion": "アコーディオン", "analog_clock": "アナログ時計", "spatula": "へら", "swab": "綿棒", "stage": "ステージ", "cliff": "崖", "carpenters_kit": "大工道具", "pirate": "海賊", "wallet": "財布", "gar": "ガー(魚)", "bolo_tie": "ボータイ(ネクタイ)", "submarine": "潜水艦", "bow_tie": "蝶ネクタイ", "pencil_box": "筆箱", "centipede": "ムカデ", "vacuum": "真空", "dragonfly": "トンボ", "puck": "パック", "airship": "飛行船", "torch": "トーチ", "digital_watch": "デジタル腕時計", "abaya": "アバヤ(頭からつま先まで覆うゆったりしたローブ)", "tobacco_shop": "煙草屋", "knot": "結び目", "remote_control": "リモコン", "web_site": "ウエブサイト", "matchstick": "マッチ棒", "ocarina": "オカリナ", "bearskin": "熊皮", "pencil_sharpener": "鉛筆削り", "guillotine": "ギロチン", "digital_clock": "デジタル時計", "bobsled": "ボブスレー", "dogsled": "犬ぞり", "paddle": "パドル", "harvester": "収穫機", "aircraft_carrier": "空母", "snorkel": "スノーケル", "bee_eater": "蜂食鳥", "sleeping_bag": "寝袋", "cornet": "コルネット", "cellular_telephone": "携帯電話", "safety_pin": "安全ピン", "sandal": "サンダル", "face_powder": "フェースパウダー", "parallel_bars": "平行棒", "dock": "ドック(船着き場)", "cinema": "映画", "white_stork": "鳥(シュバシコウ/コウノトリ)", "theater_curtain": "緞帳(映画館のカーテン)", "tile_roof": "瓦屋根", "doormat": "ドアマット", "chain_mail": "鎖帷子", "canoe": "カヌー", "container_ship": "コンテナ船", 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グーグル翻訳が間違えてたら、それを訂正するほどの英語力はないので、そこはごめんなさいです。
気づいたら都度修正するつもりですけど。
日本語化辞書の使い方(python)
上記を適当な名前・・例えば「ILSVRC2012.json」とかに保存して使います。
それを
fj = open('ILSVRC2012.json', 'r', encoding='UTF-8')
tojp = json.load(fj)
みたいに読みこんでもらえれば、Pythonの辞書として使えますので、取得した英語名をキーにして「tojp[enname」」みたいにすれば日本語がとれますよ・・というだけです。
ただ、1点注意しないといけない点があります。
それは、英語名に「jack-o’-lantern」みたいに「シングルコーテーション」を名称にもっているものがあるのですが、これをそのままJSONにしてると、辞書にするときにエラーになってしまいました。
だから、「シングルコーテーション」をとった「jack-o-lantern」で辞書を作ってます。
つまり。
s.replace('\'', '')
みたいに、「シングルコーテーション」を消す処理をしてから、辞書のキーにするというひと手間をかけてもらわないと、正しく取得できない単語がいくつか含まれていることになります。
なので、後日この辞書を使って、簡単につかえるようにクラス化しようかな・・などとは考えてます。
※2019/12/21追記
そのクラスはこちらです。
今回はこんなところで。
ではでは。
※この記事は2019/1/23の記事のリライトです。