予想よりもスムーズにできた。
https://github.com/daiiz/mc-nuggets-classifierマックのナゲットの形状 (4種類あるらしい) の分類器を作ってる。
— daiiz (@daizplus) 2020年5月2日
Cloud AutoML で生成されたモデルを TensorFlow.js で実行。加工なし、二値化画像、輪郭画像の3種類での学習を試し中。画像処理も OpenCV.js でできたので、クライアントだけで完結できた。https://t.co/YwYlhsCkd6 pic.twitter.com/hFg6KY4QeJ
このへんの気になっていたトピックを一度に試せてよかった。
- Cloud AutoML Vision
- 機械学習のモデルの評価方法
- TensorFlow.js
- OpenCV.js
- HSVで範囲を指定して色抽出、二値化、輪郭抽出
- 教師データのラベリングツール
- 隙間時間にラベルを付けていくだけのツール
- OpenCV (Python)
- ブラウザからカメラを扱う
OpenCV (Python) を使って書いたコードを OpenCV.js に書き換えるのが一番大変だった。相変わらず訓練データ不足という感じなので、ぼちぼち集めていこう。 自作のラベリングツールも 機械学習でつかう画像を集める作業を少しラクにするツールをつくりました - #daiizメモ のときよりも賢く作れたので満足。Google AutoMLのトレーニングクレジットが残っているうちは実験を続けたい。TensorFlow 2 も勉強中なので、そのうち自作モデルも作ると思う。
