10.2.1 Image Classification ロードマップ：Image In、Label Out

Image classification は 1 つの問いに答えます：画像全体を見て、最も適切な class は何か。

まず classification loop を見る

Classification は最も単純な vision output ですが、data split、augmentation、architecture、loss、metrics、error examples に依存します。

Prediction check を動かす

この script は classifier の最後の step を再現します：score が最も高い label を選びます。

labels = ["cat", "dog", "panda"]
scores = [0.12, 0.74, 0.14]

best_index = max(range(len(scores)), key=lambda index: scores[index])

print("prediction:", labels[best_index])
print("confidence:", scores[best_index])

出力：

prediction: dog
confidence: 0.74

実プロジェクトでは top class だけを見せないでください。confidence、wrong examples、confusion patterns を残します。

この順番で学ぶ

手順	読む内容	実践アウトプット
1	Data augmentation	class を保つ変化と risk を生む変化を説明する
2	Modern architectures	feature extractor、classifier head、pretrained backbone を比較する
3	Training techniques	split、loss、accuracy、overfitting、error samples を追跡する

合格ライン

minimal classifier を動かし、train/validation metrics を示し、少なくとも 1 枚の failure image を説明できれば、この章は合格です。

確認の考え方と解説

1. 合格レベルの答えでは、task を class label、bounding box、mask、OCR text、embedding、video event など正しい視覚出力に対応づけます。
2. 証拠には、rendered visual artifact と、metric または定性的な error note を含めます。
3. class confusion、missed object、bad mask、lighting shift、domain shift、annotation quality など、失敗モードを1つ説明できればよいです。

残す証拠

このページを終えたら、この evidence card を残します。

データセット分割

train/test 画像、クラス名、クラスの偏り

予測

ラベル、信頼度、そして少なくとも 1 枚の誤分類画像

指標

accuracy、F1、confusion matrix、およびクラスごとのエラー

失敗確認

拡張がラベルの意味を変える、クラス不均衡、リーク、または過学習

期待される成果

モデル結果の表と保存済みのエラー例