IBM Watson Analytics€¦ · IBM Watson Analytics . Created Date: 20170406162243Z
Watson visual recognitionで簡単画像認識
Transcript of Watson visual recognitionで簡単画像認識
Watson Visual Recognition
Toolで簡単画像認識【名古屋】IBM Bluemix 勉強会
Atsushi “Bird” Tomita
http://facebook.com/bird.tomita
TensorFlowの場合
• 画像認識のネットワーク構築には優秀なエンジニアが必要
• 学習用の教師データの加工が大変
• 学習データ量が多く必要(1クラスに1000枚以上)
• 高速なGPUマシンが必要
curlコマンドだと
curl -X POST \
-F “CROWN_110_positive_examples=@CROWN_110.zip” \
-F “CROWN_120_positive_examples=@CROWN_120.zip” \
-F “CROWN_130_positive_examples=@CROWN_130.zip” \
-F “CROWN_150_positive_examples=@CROWN_150.zip” \
-F “CROWN_170_positive_examples=@CROWN_170.zip” \
-F “CROWN_180_positive_examples=@CROWN_180.zip” \
-F “CROWN_200_positive_examples=@CROWN_200.zip” \
-F “CROWN_210_positive_examples=@CROWN_210.zip” \
-F "[email protected]" \
-F "name=CROWN" \
"https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-
recognition/api/v3/classifiers?api_key=<APIKEY>&version=2016-05-20"
結構大変です
Watson Visual Recognition
の場合
• 画像認識のネットワーク構築は不要。機械学習エンジニアである必要はない。
• 学習用の教師データ加工をしなくても大丈夫
• 学習データ量が少なくてもいい(最低20枚から)
• 高速なGPUマシンは不要。
グッドトレーニングのためのガイドライン
• https://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/visual-recognition/customizing.html#guidelines-for-
good-training
• zipファイルあたり50枚以上の画像を推奨
• 多くの画像があれば精度はあがる。5000枚くらいだといい。これ以上増やしても劇的に上がることはない。
• .zipファイルごとに合計150〜200枚の画像をアップロードすると、訓練にかかる時間と分類子の精度向上のバランスが最適になります。 200以上の画像は時間を増加させ、精度を向上させますが、時間がかかる。
• 各zipファイルには、ほぼ同じ数のイメージを含めます。 不均等な数の画像を含むと、訓練された分類器の品質が低下する可能性がある。
• 画像の品質によって分類器の品質も変わるので、スマホで撮った写真だけでなく、プロの素材などもあると良いです。
• 画像は幅・高さ320px以下に抑えた方がいい。高解像度である必要はありません。