classification_sample のサンプルを実行してみましょう。
今回実行するclassification_sampleのサンプルは以下のフォルダになります。
C:¥Program Files (x86)¥IntelSWTools¥openvino¥inference_engine¥samples¥python¥classification_sample
実行の前に
サンプルを実行する前に、READMEファイルを確認しておきましょう。サンプルで必要なモデルや実行例が記載されています。
モデル
今回は、alexnet¥FP16¥alexnet.xml を利用しました。
画像ファイル
テスト用の画像も必要です。今回は以下の画像(cat.bmp)を利用しました。手前が”ふーちゃん”、奥が”タンタン”です。
![](https://openvino.jp/wp-content/uploads/2020/04/cat.bmp)
実行
環境変数の設定をしていない場合は、コマンドラインで以下を実行します。
C:¥Program Files (x86)¥IntelSWTools¥openvino¥bin¥setupvars.bat
以下のコマンドで実行します。
モデルの格納先、画像ファイルは各自の環境のパスを指定してください。
C:¥Program Files
(x86)¥IntelSWTools¥openvino¥inference_engine¥samples¥python¥classification_sample>python classification_sample.py --m /alexnet.xml -i cat.bmp
実行結果
![](https://openvino.jp/wp-content/uploads/2020/04/実行例-1024x492.png)
classid 281,282,264が推測されていますので、imagenet1000のidを確認してみます。
![](https://openvino.jp/wp-content/uploads/2020/04/classid_0.jpg)
281,282ともに、トラ猫でした。
![](https://openvino.jp/wp-content/uploads/2020/04/classid.jpg)
ラベルファイルを指定して、再度実行してみます。クラス名が表示されましたね。tabbyとtiger catの違いは何でしょうね。
C:¥Program Files (x86)¥IntelSWTools¥openvino¥inference_engine¥samples¥python¥classification_sample>python classification_sample.py --m /alexnet.xml -i cat.bmp --labels labels.txt
![](https://openvino.jp/wp-content/uploads/2020/04/class.png)
他の画像も推測させてみましょう。
![](https://openvino.jp/wp-content/uploads/2020/04/banana.png)
![](https://openvino.jp/wp-content/uploads/2020/04/pinapple.png)
![](https://openvino.jp/wp-content/uploads/2020/04/apple.png)
![](https://openvino.jp/wp-content/uploads/2020/03/IMG_6384.jpg)
フリーのITエンジニア(何でも屋さん)。趣味は渓流釣り、サッカー観戦、インラインホッケー、アイスホッケー、RaspberryPiを使った工作など。AI活用に興味があり試行錯誤中です。