寿司の画像が４枚だけ

Flickrから画像をダウンロードしたのですが

サラダと豆腐はチャンと３００枚フォルダーに保存出来てましたが

寿司の画像がたったの４枚だけ

仕方なく、フリー素材からダウンロードすることにしました

下が最後のカロリー判定のコードと結果です

import cnn_model
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

target_image = "test-sushi.jpg"

im_rows = 64 # 画像の縦ピクセルサイズ
im_cols = 64 # 画像の横ピクセルサイズ
im_color = 3 # 画像の色空間
in_shape = (im_rows, im_cols, im_color)
nb_classes = 3

LABELS = ["寿司", "サラダ", "麻婆豆腐"]
CALORIES = [588, 118, 648]  # 結構適当です.決め打ち

# 保存したCNNモデルを読み込む
model = cnn_model.get_model(in_shape, nb_classes)
model.load_weights('./image/photos-model.hdf5')

def check_photo(path):
    # 画像を読み込む
    img = Image.open(path)
    img = img.convert("RGB") # 色空間をRGBに
    img = img.resize((im_cols, im_rows)) # サイズ変更
    plt.xticks(color="None")
    plt.yticks(color="None")
    plt.tick_params(length=0)
    plt.imshow(img)
    plt.show()
    # データに変換
    x = np.asarray(img)
    x = x.reshape(-1, im_rows, im_cols, im_color)
    x = x / 255

    # 予測
    pre = model.predict([x])[0]
    idx = pre.argmax()
    per = int(pre[idx] * 100)
    return (idx, per)

def check_photo_str(path):
    idx, per = check_photo(path)
    # 答えを表示
    print("この写真は、", LABELS[idx], "で、カロリーは", CALORIES[idx],"kcal")
    print("可能性は、", per, "%")

if __name__ == '__main__':
    check_photo_str('test-sushi.jpg')
    check_photo_str('test-salad.jpg')