MobileNetによる特徴抽出を使用した画像回帰。p5.jsを使用。

(ニューラルネットワークを訓練し、赤い矩形を移動させる)

このサンプルでは、MobileNetモデルに特徴抽出法を使用して、回帰を作成し連続値を出力する。 これによって、モデルの訓練後、画像の３つのカテゴリの間で、スライダが制御できるようになる。

使い方

  1. スライダのつまみをセンターにし、顔を赤い矩形に重ねた状態で、[サンプルを追加]ボタンをクリックする。画像は15個ほど追加する。
  2. スライダを左端まで動かし、頭もビデオ画面の左端に動かした状態で、[サンプルを追加]ボタンをクリックする。画像は15個ほど追加する。
  3. スライダを右端まで動かし、頭もビデオ画面の右端に動かした状態で、[サンプルを追加]ボタンをクリックする。画像は15個ほど追加する。
  4. [訓練]ボタンをクリックし、訓練が終わるまで待つ。
  5. [推測を開始]ボタンをクリックし、頭を左右に動かす。
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