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# Image classification

[[open-in-colab]]

<Youtube id="tjAIM7BOYhw"/>

画像分類では、画像にラベルまたはクラスを割り当てます。テキストや音声の分類とは異なり、入力は
画像を構成するピクセル値。損傷の検出など、画像分類には多くの用途があります
自然災害の後、作物の健康状態を監視したり、病気の兆候がないか医療画像をスクリーニングしたりするのに役立ちます。

このガイドでは、次の方法を説明します。

1. [Food-101](https://huggingface.co/datasets/food101) データセットの [ViT](model_doc/vit) を微調整して、画像内の食品を分類します。
2. 微調整したモデルを推論に使用します。

<Tip>

このタスクと互換性のあるすべてのアーキテクチャとチェックポイントを確認するには、[タスクページ](https://huggingface.co/tasks/image-classification) を確認することをお勧めします。

</Tip>

始める前に、必要なライブラリがすべてインストールされていることを確認してください。

```bash
pip install transformers datasets evaluate
```

Hugging Face アカウントにログインして、モデルをアップロードしてコミュニティと共有することをお勧めします。プロンプトが表示されたら、トークンを入力してログインします。

```py
>>> from huggingface_hub import notebook_login

>>> notebook_login()
```

## Load Food-101 dataset

Datasets、🤗 データセット ライブラリから Food-101 データセットの小さいサブセットを読み込みます。これにより、次の機会が得られます
完全なデータセットのトレーニングにさらに時間を費やす前に、実験してすべてが機能することを確認してください。

```py
>>> from datasets import load_dataset

>>> food = load_dataset("food101", split="train[:5000]")
```

[`~datasets.Dataset.train_test_split`] メソッドを使用して、データセットの `train` 分割をトレイン セットとテスト セットに分割します。


```py
>>> food = food.train_test_split(test_size=0.2)
```

次に、例を見てみましょう。

```py
>>> food["train"][0]
{'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=512x512 at 0x7F52AFC8AC50>,
 'label': 79}
```

データセット内の各例には 2 つのフィールドがあります。

- `image`: 食品の PIL 画像
- `label`: 食品のラベルクラス

モデルがラベル ID からラベル名を取得しやすくするために、ラベル名をマップする辞書を作成します。
整数への変換、またはその逆:

```py
>>> labels = food["train"].features["label"].names
>>> label2id, id2label = dict(), dict()
>>> for i, label in enumerate(labels):
...     label2id[label] = str(i)
...     id2label[str(i)] = label
```

これで、ラベル ID をラベル名に変換できるようになりました。

```py
>>> id2label[str(79)]
'prime_rib'
```

## Preprocess

次のステップでは、ViT 画像プロセッサをロードして画像をテンソルに処理します。

```py
>>> from transformers import AutoImageProcessor

>>> checkpoint = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint)
```



いくつかの画像変換を画像に適用して、モデルの過学習に対する堅牢性を高めます。ここでは torchvision の [`transforms`](https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html) モジュールを使用しますが、任意の画像ライブラリを使用することもできます。

画像のランダムな部分をトリミングし、サイズを変更し、画像の平均と標準偏差で正規化します。


```py
>>> from torchvision.transforms import RandomResizedCrop, Compose, Normalize, ToTensor

>>> normalize = Normalize(mean=image_processor.image_mean, std=image_processor.image_std)
>>> size = (
...     image_processor.size["shortest_edge"]
...     if "shortest_edge" in image_processor.size
...     else (image_processor.size["height"], image_processor.size["width"])
... )
>>> _transforms = Compose([RandomResizedCrop(size), ToTensor(), normalize])
```

次に、変換を適用し、画像の `pixel_values` (モデルへの入力) を返す前処理関数を作成します。

```py
>>> def transforms(examples):
...     examples["pixel_values"] = [_transforms(img.convert("RGB")) for img in examples["image"]]
...     del examples["image"]
...     return examples
```

データセット全体に前処理関数を適用するには、🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.with_transform`] メソッドを使用します。変換は、データセットの要素を読み込むときにオンザフライで適用されます。

```py
>>> food = food.with_transform(transforms)
```

次に、[`DefaultDataCollat​​or`] を使用してサンプルのバッチを作成します。 🤗 Transformers の他のデータ照合器とは異なり、`DefaultDataCollat​​or` はパディングなどの追加の前処理を適用しません。

```py
>>> from transformers import DefaultDataCollator

>>> data_collator = DefaultDataCollator()
```

## Evaluate

トレーニング中にメトリクスを含めると、多くの場合、モデルのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。すぐにロードできます
🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) ライブラリを使用した評価方法。このタスクでは、ロードします
[accuracy](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy) 指標 (詳細については、🤗 評価 [クイック ツアー](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour) を参照してくださいメトリクスをロードして計算する方法):

```py
>>> import evaluate

>>> accuracy = evaluate.load("accuracy")
```

次に、予測とラベルを [`~evaluate.EvaluationModule.compute`] に渡して精度を計算する関数を作成します。

```py
>>> import numpy as np


>>> def compute_metrics(eval_pred):
...     predictions, labels = eval_pred
...     predictions = np.argmax(predictions, axis=1)
...     return accuracy.compute(predictions=predictions, references=labels)
```

これで `compute_metrics`関数の準備が整いました。トレーニングを設定するときにこの関数に戻ります。

## Train

<Tip>

[`Trainer`] を使用したモデルの微調整に慣れていない場合は、[こちら](../training#train-with-pytorch-trainer) の基本的なチュートリアルをご覧ください。

</Tip>

これでモデルのトレーニングを開始する準備が整いました。 [`AutoModelForImageClassification`] を使用して ViT をロードします。ラベルの数と予想されるラベルの数、およびラベル マッピングを指定します。

```py
>>> from transformers import AutoModelForImageClassification, TrainingArguments, Trainer

>>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
...     checkpoint,
...     num_labels=len(labels),
...     id2label=id2label,
...     label2id=label2id,
... )
```

この時点で残っているステップは 3 つだけです。

1. [`TrainingArguments`] でトレーニング ハイパーパラメータを定義します。 `image` 列が削除されるため、未使用の列を削除しないことが重要です。 `image` 列がないと、`pixel_values` を作成できません。この動作を防ぐには、`remove_unused_columns=False`を設定してください。他に必要なパラメータは、モデルの保存場所を指定する `output_dir` だけです。 `push_to_hub=True`を設定して、このモデルをハブにプッシュします (モデルをアップロードするには、Hugging Face にサインインする必要があります)。各エポックの終了時に、[`Trainer`] は精度を評価し、トレーニング チェックポイントを保存します。
2. トレーニング引数を、モデル、データセット、トークナイザー、データ照合器、および `compute_metrics` 関数とともに [`Trainer`] に渡します。
3. [`~Trainer.train`] を呼び出してモデルを微調整します。

```py
>>> training_args = TrainingArguments(
...     output_dir="my_awesome_food_model",
...     remove_unused_columns=False,
...     eval_strategy="epoch",
...     save_strategy="epoch",
...     learning_rate=5e-5,
...     per_device_train_batch_size=16,
...     gradient_accumulation_steps=4,
...     per_device_eval_batch_size=16,
...     num_train_epochs=3,
...     warmup_ratio=0.1,
...     logging_steps=10,
...     load_best_model_at_end=True,
...     metric_for_best_model="accuracy",
...     push_to_hub=True,
... )

>>> trainer = Trainer(
...     model=model,
...     args=training_args,
...     data_collator=data_collator,
...     train_dataset=food["train"],
...     eval_dataset=food["test"],
...     processing_class=image_processor,
...     compute_metrics=compute_metrics,
... )

>>> trainer.train()
```

トレーニングが完了したら、 [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] メソッドを使用してモデルをハブに共有し、誰もがモデルを使用できるようにします。

```py
>>> trainer.push_to_hub()
```

<Tip>

画像分類用のモデルを微調整する方法の詳細な例については、対応する [PyTorch ノートブック](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/image_classification.ipynb)

</Tip>

## Inference

モデルを微調整したので、それを推論に使用できるようになりました。

推論を実行したい画像を読み込みます。

```py
>>> ds = load_dataset("food101", split="validation[:10]")
>>> image = ds["image"][0]
```

<div class="flex justify-center">
    <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png" alt="image of beignets"/>
</div>

推論用に微調整されたモデルを試す最も簡単な方法は、それを [`pipeline`] で使用することです。モデルを使用して画像分類用の`pipeline`をインスタンス化し、それに画像を渡します。

```py
>>> from transformers import pipeline

>>> classifier = pipeline("image-classification", model="my_awesome_food_model")
>>> classifier(image)
[{'score': 0.31856709718704224, 'label': 'beignets'},
 {'score': 0.015232225880026817, 'label': 'bruschetta'},
 {'score': 0.01519392803311348, 'label': 'chicken_wings'},
 {'score': 0.013022331520915031, 'label': 'pork_chop'},
 {'score': 0.012728818692266941, 'label': 'prime_rib'}]
```

必要に応じて、`pipeline`の結果を手動で複製することもできます。


画像プロセッサをロードして画像を前処理し、`input`を PyTorch テンソルとして返します。

```py
>>> from transformers import AutoImageProcessor
>>> import torch

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("my_awesome_food_model")
>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")
```

入力をモデルに渡し、ロジットを返します。

```py
>>> from transformers import AutoModelForImageClassification

>>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("my_awesome_food_model")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
```

最も高い確率で予測されたラベルを取得し、モデルの `id2label` マッピングを使用してラベルに変換します。

```py
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> model.config.id2label[predicted_label]
'beignets'
```