Dataiku上での画像処理について

Koji

Dataiku上での画像処理についていくつか質問があります。

１．画像フォルダにある画像ファイル名の変更の仕方

画像フォルダにある画像ファイル名を任意の条件、例えばok.pngで始まる画像ファイル名以外のものをng.pngにファイル名を一括で変換するにはpython recipeで実装するしかないのでしょうか。また、その時読み込むフォルダとファイルのパスはどこを参照すればいいでしょうか

2.前処理に関して

一般的に画像処理で行うようなリサイズやマスク化などはdataiku上でノーコードでできるのでしょうか？

3.モデルの追加

現状画像処理で使われるモデルはEfficientNetのみのように思われますが、他のモデルを持ってくることは現状可能でしょうか？

Tsuyoshi

@Koji
さん、ご質問ありがとうございます。先週はDataikuのイベントで海外出張があったりしまして、Forumを確認できていなくて失礼しました。以下に回答いたします。

＞１．画像フォルダにある画像ファイル名の変更の仕方

＞画像フォルダにある画像ファイル名を任意の条件、例えばok.pngで始まる画像ファイル名以外のものをng.pngにファイル名を一括で変換するにはpython recipeで実装するしかないのでしょうか。また、その時読み込むフォルダとファイルのパスはどこを参照すればいいでしょうか

こちらは、標準レシピの機能では未対応なので、やはりPythonレシピの実装が必要と考えられます。読み込むフォルダとファイルのパスは、フォルダー（データセット）の設定で指定したものが利用されます。

ドキュメント：Managed folders

https://knowledge.dataiku.com/latest/code/managed-folders/concept-managed-folders.html#usage-in-the-flow

Pythonコードからフォルダを参照する方法は、以下プロジェクトの実装が参考になると思います。

https://gallery.dataiku.com/projects/EX_OBJECT_DETECTION/recipes/compute_v48Dbhba_1/

＞2.前処理に関して

＞一般的に画像処理で行うようなリサイズやマスク化などはdataiku上でノーコードでできるのでしょうか？

ノーコードの範囲では、以下の機能を利用できます。

ドキュメント：Data augmentation

https://doc.dataiku.com/dss/latest/machine-learning/computer-vision/data-augmentation.html

プロジェクトの定義については、以下のギャラリーを参照可能です。

https://gallery.dataiku.com/projects/EX_OBJECT_DETECTION/analysis/5bFZ8lqj/ml/p/Sz3FVvLE/list/design/deephub-image-augmentation

＞3.モデルの追加

＞現状画像処理で使われるモデルはEfficientNetのみのように思われますが、他のモデルを持ってくることは現状可能でしょうか？

以下ドキュメント記載のように、現在、Visual MLで標準対応しているのは、ResNetとEfficientNetになります。それ以外のモデルを利用したい場合には、Codeレシピを利用した対応が必要となります。

ドキュメント：コンピュータービジョンモデルと学習パラメータ

https://doc.dataiku.com/dss/latest/machine-learning/computer-vision/architecture.html

Koji

@TsuyoshiK

ご回答いただきありがとうございます、参考になります。お忙しいところありがとうございます。