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。