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IBM Cloud Code Engine とTensorFlow を使って画像を分類する

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この投稿は、2021年1月28日に、米国 IBM Cloud Blog に掲載されたブログ(英語)の抄訳です。

MobileNet TensorFlow.js モデルを使った画像分類アプリケーションをIBM Cloud™ Code Engine 上にデプロイしてみる

以前の投稿「チュートリアル: IBM Cloud Code Engine でテキスト分析をするには」では、 IBM Cloud™ Code Engineプロジェクトを作成し、Code Engine エンティティー(アプリケーションとジョブ)をプロジェクトにデプロイする方法を学習しました。また、IBM Cloud サービス (例: IBM Cloud Object StorageNatural Language Understanding など) を Code Engine エンティティーにバインドして、Cloud Object Storage にアップロードされたテキスト・ファイルを分析する方法も学習しました。

このブログでは、画像分類アプリケーションをデプロイする方法をご紹介します。このアプリは IBM Cloud Object Storageに画像をアップロードすると、事前定義されたMobileNet(英語)  Tensorflow.js モデルを使用して画像分類します。トレーニングは必要なく、画像は ImageNet(英語)データベースからのラベルで分類されます。

 

リポジトリーをクローンする

マシン上でターミナルかコマンド・プロンプトを起動し、以下のコマンドを実行して GitHub リポジトリをクローンし、クローンしたフォルダに移動します:

git clone https://github.com/VidyasagarMSC/image-classification-code-engine
cd image-classification-code-engine

コンテナイメージを作成する

コンテナイメージをビルドしてプッシュする前に、イメージ・レジストリーをどうするか検討します。以下の3つの方法があります。

  1. IBM Cloud Container Registryのようなプライベート・コンテナ・レジストリーを使用する場合は、こちらの手順に従ってプライベート・レジストリーへのアクセスを追加してください。
  2. パブリックな Docker Hub を使用する場合は、以下のコマンドを実行して、フロントエンド、バックエンド、バックエンド・ジョブの 3 つのコンテナ・イメージをそれぞれビルドしてプッシュします。<DOCKER_ACCOUNT_NAME>をご自身のDockerアカウント名に置き換えてください。( ./deploy.sh <DOCKER_ACCOUNT_NAME> )
  3. 独自のコンテナ・イメージをビルドしたくない場合は、あらかじめビルドされたコンテナ・イメージ vidyasagarmsc/*を使用することができます。(例: docker pull vidyasagarmsc/frontend

チュートリアルに沿って画像分類アプリをデプロイする

ソリューション・ チュートリアルの手順に従って、サンプルコードを使用して、画像分類アプリケーションをIBM Cloud Code Engine 上にデプロイしてみましょう。

サンプルコードからビルドしたコンテナ・イメージを使用するには、ibmcom/*<ACCOUNT_NAME>/*.に置き換えます。

テキスト・ファイルをアップロードする代わりに、画像(.jpeg、.png)をCOSにアップロードします。サンプル画像は、imagesフォルダーにあります。

結果の確認

以下のように画像分類の結果が表示されていれば成功です。

You can find the sample images to test the classification under the output folder of the repository:

ご意見やご質問がある場合

もしご意見やご質問がある場合は、チュートリアルのフィードバック・ボタンを使って、ご連絡ください。チュートリアルのセクションのフィードバック・フォームから、コンテンツにコメントをつけることもできますのでご利用ください。


翻訳:IBM Cloud Blog Japan 編集部

*このブログは、2021/1/28に発行された“Image Classification with IBM Cloud Code Engine and TensorFlow (英語)”の抄訳です。

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