「Labellio」は、プログラミングや画像認識の知識がなくても、オリジナルの画像認識モデルを作成できるサービスです。リリースされてから少し時間はたっていますが、今でも十分実用的なサービスだと思います。
1.学習データの準備
今回は、Labellioでリンゴとオレンジを判別するモデルを作成します。学習データの準備としてLabellioというフォルダの中に、appleとorangeというフォルダを作成し、それぞれの中にリンゴとオレンジの画像を30枚ずつ用意します。また、Labellioではzipファイルに圧縮しておく必要があります。
2.データセットの作成
Labellioにアクセスすると、この画面になります。すでに作成してあるデモのモデルを使うこともできますが、今回は「try」からオリジナルのモデルを作成します。
「Create Dataset」をクリックします。
名前はapple orangeにして「Add Data」からデータを追加します。データの準備をするときにappleとorangeというフォルダに分けて用意しておくと、自動でラベル付けしてくれます。
（画像はすべてUnsplashより）
3.モデルの作成
次に、モデルを作成します。「Models」を選択して「Create Model」をクリックします。
名前をtestとして、「Select Dataset」から先ほど作成した「Dataset apple orange」を選び、「Create」をクリックしてモデルを作成します。
4.テストする
学習が終わると、この画面になります。下にスクロールすると、学習曲線も確認できます。モデルのテストをするために、上から「Test」を選択します。
「Select Test Data」からリンゴの画像をアップロードしてみます。
正しく判別できました。
（画像はすべてUnsplashより）
最後に
今回は、Labellioで、まったくコードを書かずに、リンゴとオレンジを判別するモデルを作成しました。簡単なドラッグ操作のみでモデルを作成できるので、ぜひ初心者の方も試してみてください。
からの記事と詳細 ( ドラッグ操作のみで簡単！ Labellioで画像識別モデルを作成してみた - Ledge.ai )
https://ift.tt/34Ggci4
No comments:
Post a Comment