9_2_3 Keras由来のモデルの使用

Webサーバーに置いたKeras由来のモデル(「oarriaga/face_classification」のモデルをtensorflowjs converterで変換したモデル)は、次のようなコードで読み込み、「fer2013」の顔画像の表情の種類を推測することができます。

const model = await tf.loadModel('https://localhost/dev/8_converter/kerash5/model/model.json');
const image3d = tf.fromPixels(imageData, 1);
console.log(image3d.shape); // [48, 48, 1]
const imageExpanded = tf.expandDims(image3d);
console.log(imageExpanded.shape); // [1, 48, 48, 1]
const output = model.predict(imageExpanded);
const predictions = Array.from(output.argMax(1).dataSync());
console.log(emotionsJ[predictions]);

oarriaga/face_classification」ページによると、「fer2013 emotion classification test accuracy: 66%」なので、半分強の確率で当たるようです。

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