Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Watson visual recognitionで簡単画像認識

625 views

Published on

Watson Visual Recognition Toolを使うと、サクッと画像認識の分類器が作れます

Published in: Internet
  • Be the first to comment

Watson visual recognitionで簡単画像認識

  1. 1. Watson Visual Recognition Toolで 簡単画像認識 【名古屋】IBM Bluemix 勉強会 Atsushi “Bird” Tomita http://facebook.com/bird.tomita
  2. 2. TensorFlowでの 画像認識もやってます
  3. 3. TensorFlowの場合 • 画像認識のネットワーク構築には優秀なエンジニア が必要 • 学習用の教師データの加工が大変 • 学習データ量が多く必要(1クラスに1000枚以上 ) • 高速なGPUマシンが必要
  4. 4. Watson Visual Recognition やってみた
  5. 5. 画像を用意 • Visual Recognitionは「1クラス最低10枚」の画像 を入れれば分類器が作成できる。(らしい)
  6. 6. フォルダごとに画像を分けたら「アーカイブユーティリティ」 にドラッグすれば、フォルダごとの圧縮ファイルができます
  7. 7. 分類器の作成
  8. 8. 分類器の名前を決めて(例:dogs) クラスの名前を決めて (例:Chiwawa) zipファイルをドラッグ クラスを追加 作成!
  9. 9. これだけ
  10. 10. 10分ほど待って training が ready になったら学習終了です
  11. 11. curlコマンドだと curl -X POST -F “CROWN_110_positive_examples=@CROWN_110.zip” -F “CROWN_120_positive_examples=@CROWN_120.zip” -F “CROWN_130_positive_examples=@CROWN_130.zip” -F “CROWN_150_positive_examples=@CROWN_150.zip” -F “CROWN_170_positive_examples=@CROWN_170.zip” -F “CROWN_180_positive_examples=@CROWN_180.zip” -F “CROWN_200_positive_examples=@CROWN_200.zip” -F “CROWN_210_positive_examples=@CROWN_210.zip” -F "negative_examples=@other.zip" -F "name=CROWN" "https://gateway-a.watsonplatform.net/visual- recognition/api/v3/classifiers?api_key=<APIKEY>&version=2016-05-20" 結構大変です
  12. 12. Watson Visual Recognition の場合 • 画像認識のネットワーク構築は不要。機械学習エン ジニアである必要はない。 • 学習用の教師データ加工をしなくても大丈夫 • 学習データ量が少なくてもいい(最低20枚から) • 高速なGPUマシンは不要。
  13. 13. グッドトレーニングのための ガイドライン • https://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/visual-recognition/customizing.html#guidelines-for- good-training • zipファイルあたり50枚以上の画像を推奨 • 多くの画像があれば精度はあがる。5000枚くらいだといい。これ以上増やしても劇的に上がることは ない。 • .zipファイルごとに合計150〜200枚の画像をアップロードすると、訓練にかかる時間と分類子の精度 向上のバランスが最適になります。 200以上の画像は時間を増加させ、精度を向上させますが、時間 がかかる。 • 各zipファイルには、ほぼ同じ数のイメージを含めます。 不均等な数の画像を含むと、訓練された分 類器の品質が低下する可能性がある。 • 画像の品質によって分類器の品質も変わるので、スマホで撮った写真だけでなく、プロの素材なども あると良いです。 • 画像は幅・高さ320px以下に抑えた方がいい。高解像度である必要はありません。
  14. 14. Watson画像認識 ステキ!

×