野生のイノシシとシカを写真判定してみよう【python機械学習】(豚コレラ対策)

前回の「クジラ飛行机さんの「ゼロからやさしくはじめるpython入門」で機械学習をやってみました。」のつづきです。
写真判定に挑戦ch7「機械学習」を応用して、イノシシとシカの写真判定をしてみます。


岐阜県内では、豚コレラが発生しています。
その範囲は日増しに拡大していて、防ぐ手段もなさそうです。
そこで、野生のイノシシが写真判定できれば、イノシシの行動範囲や距離が分かるのでは？ということで実験してみます。

事前準備：画像データの収集と整形/野生のイノシシとシカを写真判定してみよう【python機械学習】

画像データはflickrを利用しました。
イノシシは「boar」で検索し取得、シカは「deer」で取得しています。
写真は300枚ずつ取得しましたが、間違い画像が紛れ込んでいて、それらをかなり削除しました。
画像サイズは、はじめは８*８ピクセルでやってみます。

データを分割し、いざ写真判定/野生のイノシシとシカを写真判定してみよう【python機械学習】

反省点：野生のイノシシとシカを写真判定

画像を１６*１６にチューニングして再トライもしましたが、正解率0.77と残念な結果でした。