# 転移学習を用いたオックスフォードのペットの分類

[AI for Beginners Curriculum](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners)からのラボ課題。

## 課題

ペットの保育園のために、すべてのペットをカタログ化するアプリケーションを開発する必要があると想像してください。そのようなアプリケーションの素晴らしい機能の一つは、写真から自動的に犬種を発見することです。この課題では、転移学習を使用して、[Oxford-IIIT](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/)ペットデータセットの実際のペット画像を分類します。

## データセット

35種類の犬と猫の異なる犬種を含む、元の[Oxford-IIIT](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/)ペットデータセットを使用します。

データセットをダウンロードするには、次のコードスニペットを使用してください：

```python
!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz
```

## ノートブックの準備

[OxfordPets.ipynb](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/OxfordPets.ipynb)を開いてラボを開始します。

## まとめ

転移学習と事前学習済みネットワークを使用することで、実世界の画像分類問題を比較的簡単に解決できます。しかし、事前学習済みネットワークは類似の種類の画像に対してうまく機能し、非常に異なる画像（例えば、医療画像）を分類し始めると、結果が大幅に悪化する可能性があります。

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