まず、与えられたCSVファイルを読み込んでデータを確認します。以下はPythonを使用した例です。
import pandas as pd
# CSVファイルを読み込む
data = pd.read_csv('gs://cloud-ml-data/img/openimage/csv/salads_ml_use.csv')
# データの先頭行を表示
print(data.head())これにより、CSVファイルの最初のいくつかの行が表示されます。それぞれの行には、画像のURL、ラベル、信頼度スコアなどの情報が含まれています。
次に、サラダの画像に関する情報を分析します。例えば、以下のような分析を行うことができます。
- ラベルの分布の確認: サラダの画像がデータセット内でどの程度の割合を占めているかを確認します。これにより、データセットのバランスや偏りを把握することができます。
# ラベルの分布を確認
label_counts = data['Label'].value_counts()
print(label_counts)- 画像の信頼度の分析: 画像に関連する信頼度スコアの分布を確認します。これにより、データセット内の信頼性の高い画像や信頼性の低い画像を特定することができます。
# 信頼度スコアの分布を確認
confidence_scores = data['Confidence'].hist()
confidence_scores.plot(kind='bar')
plt.xlabel('Confidence Score')
plt.ylabel('Count')
plt.show()- 画像の可視化: データセット内のいくつかの画像を表示して確認することもできます。
import matplotlib.pyplot as plt
import urllib.request
# 画像を表示する関数
def display_image(url):
with urllib.request.urlopen(url) as response:
img = plt.imread(response)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
# 最初の10枚のサラダの画像を表示
salad_images = data[data['Label'] == 'salad'].head(10)['ImageID']
for image_id in salad_images:
image_url = f'https://storage.googleapis.com/openimages/2018_04/val/{image_id}.jpg'
display_image(image_url)これらのコード例を使用することで、提供されたCSVファイル内のサラダの画像に関する情報を分析し、可視化することができます。