Watson Visual Recognition でモデルをトレーニングする

Watson Visual Recognition の基礎、そして既定の無料枠内で利用する方法を学ぶ

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過去数十年間にわたり、機械学習の背後ではさまざまなアイデアが生まれてきました。高速のハードウェアと継続的な研究により、こうしたアイデアから数々のアプリケーションが急激に実現されてきています。なかでもとりわけ強力なアプリケーションは、Visual Recognition です。IBM Watson Visual Recognition を利用すれば、API にアクセスして画像を分類できます。けれども、それよりも重要なことに、独自の使用ケースを強化するカスタム分類器を作成することができるのです。そこで、このチュートリアルではカスタム分類器を作成する方法を説明します。しかも、この方法では Watson Visual Recognition の無料枠内でカスタム分類器を作成できます。その仕組みを見ていきましょう。

Watson Visual Recognition の無料枠では、1 日あたり 250 点の画像を分類できます。カスタム分類器をトレーニングする場合は、5,000 点の画像を使用できます。トレーニングに使用するクラスの数に制限はありません。カスタム分類器を作成する際のベスト・プラクティスの 1 つは、可能な限り多くのデータを提供することです。API が受け入れるクラスの数は 10 個に限られるとは言え、分類器のパフォーマンスと精度を向上させるためには、数百単位、数千単位といった大量の画像を使用することを強くお勧めします。その点を踏まえて、これから CLI と Web UI の両方を使用してカスタム分類器を作成する方法を説明します。

前提条件

手順

CLI を使用する場合

分類対象の画像ファイルを使用します。分類する画像をカテゴリー別に分けて ZIP ファイルに圧縮します。そのそれぞれに、以下の形式のラベルが必要です。

{class}_positive_examples

サンプルとして beagles.ziphuskies.zipgolden-retriever.zip を、ネガティブ・サンプルとして cats.zip をダウンロードできるよう用意しておきました。

ダウンロードしたファイルをアップロードするだけで、curl を使用して分類器を作成できます。サンプルとして使用するファイルは、以下の形式になっていなければなりません。

<name>_positive_examples

ネガティブ・サンプルの形式は以下のとおりです。

negative_examples

以下に、サンプル・ファイルを使用して分類器を作成する方法を示します。{api_key} の部分は、資格情報に含まれている実際の API キーで置き換えてください。また、カレント・ディレクトリー内に位置していない場合は、使用するファイルへのパスを追加する必要もあります。

curl -X POST \
--form "beagle_positive_examples=@beagle.zip" \
--form "husky_positive_examples=@husky.zip" \
--form "goldenretriever_positive_examples=@golden-retriever.zip" \
--form "negative_examples=@cats.zip" \
--form "name=dogs" \
"https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classifiers?api_key={api-key}&version=2016-05-20"

Web UI を使用する場合

一方、コマンド・ラインには不慣れで、便利な Web UI で操作したいとしたらどうなるでしょう?問題ありません。その場合は以下の URL にアクセスすればよいだけです。

https://watson-visual-recognition.ng.bluemix.net

そして API を入力します。

以下に示すページで、クラスとネガティブ・サンプルをアップロードできます。

上記のCLI の例と同じファイルを使用する場合、UI フォームは以下のようになります。

後は「Create (作成)」をクリックすればよいだけです!モデルのトレーニングに使用するファイルの数によっては、トレーニングに時間がかかることがあります。

これで、Web UI または CLI を使用して画像を分類できるようになりました。あるいは、独自のアプリケーション内から何らかの方法で REST API にアクセスして画像を分析することもできます。


ダウンロード可能なリソース


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Zone=Cognitive computing, Cloud computing
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ArticleTitle=Watson Visual Recognition でモデルをトレーニングする
publish-date=06062019