2_1:画像分類(Image Classification)

imageClassifier()

ニューラルネットワークは画像内容の認識に使用できます。ml5.imageClassifier()メソッドは、訓練済みモデルを使って画像を分類するオブジェクトを作成します。

以下のサンプルで提供されている訓練済みモデルは約1,500万枚の画像のデータベース(ImageNet)で訓練されたものだということは知っておくべきです。ml5ライブラリはこのモデルにクラウドからアクセスします。アルゴリズムがイメージを何に分類するかは訓練データ次第です。つまり、訓練データに何が含まれ、何が除外され、どのように分類されるか(分類が間違っているかも知れません)には一切タッチできません。

シンタックス

ml5.imageClassifier(model)
ml5.imageClassifier(model, ?callback)
ml5.imageClassifier(model, ?options, ?callback)
ml5.imageClassifier(model, ?video, ?options, ?callback)

パラメータ

model – 有効なモデルの文字列値。現時点ではMobileNetのみが使用できる。大文字小文字の区別がある。
callback – オプション。モデルが読み込まれたときに実行する関数。与えない場合には、モデルが読み込まれたときに解決されるPromiseを返す。
options – オプション。モデルの精度や性能を示すオブジェクト。MobileNetのデフォルトは{ version: 1, alpha: 1.0, topk: 3, }。
video – オプション。HTMLのvideo要素かp5のvideo要素

プロパティ

.modelName – 使用モデルの名前
.modelLoaded – モデルが読み込まれたかどうかを調べるためのブール値
.model – モデルの構造

メソッド

.predict(input, ?callback)
.predict(input, ?numberOfClasses ,?callback)
.predict(?callback)
.predict(?numberOfClasses ,?callback)

画像かビデオを与えられると、クラス名と確率を持つオブジェクトの配列を返す。

input – HTMLのvideoかimage要素。またはp5のimageかvideo要素。inputが与えられない場合、デフォルトで、imageClassifier()に与えられたvideoが使用される。
numberOfClasses – 返す結果の数
callback – オプション。モデルの予測が終わったときに実行する関数。callbackが与えられない場合には、モデルの予測が終わったときに解決されるPromiseを返す。

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