【超簡単！】自作の画像分類AIを載せたスマホアプリをFlutter✖︎Teachable Machineで作ろう！

はじめに

普段IT企業で働いてますプログラマー芸人、ジンバです！
以下のように自作の画像分類AIを使ったアプリを簡単に作れる方法をご紹介します！

手順

手順は以下です。

1. 好きな画像をたくさん集める！
2. Teachable Machineに画像をアップロードして、モデルを入手！
3. GitHubから画像分類のFlutterプロジェクトを入手！
4. モデルを入れたら完成！

説明していきます。

1.好きな画像をたくさん集める！

まずは分類したい画像を集めましょう！手動は面倒なので、Google Colaboratoryで以下のコードを実行すると楽ですよー！

# 検索サイトから画像ファイルを収集するクローラ
!pip install icrawler

import tensorflow as tf
# icrawlerのBingImageCrawlerクラスを利用可能にする
from icrawler.builtin import BingImageCrawler

# 「/apple」を保存フォルダに指定して、 BingImageCrawlerのインスタンスを生成する
crawler = BingImageCrawler(storage={"root_dir": "apple"}, downloader_threads=4)

# Bingで「リンゴの写真」というキーワードでヒットした画像を収集する
crawler.crawl(keyword="リンゴの写真", max_num=100)

# zipファイル作る
!zip -r /content/apple.zip /content/apple

# zipファイルをローカルにダウンロード
from google.colab import files
files.download("/content/apple.zip")

こんな感じ↓


ダウンロードされています↓

「リンゴ、ゴリラ、ラーメン」の画像をダウンロードしました！

Teachable Machineに画像をアップロードして、モデルを入手！

Teachable Machine は、短時間で簡単に機械学習モデルを作成できる、ウェブベースのツールです。↓
https://teachablemachine.withgoogle.com/

では使ってみましょう！

まず「新しいプロジェクト」で「画像プロジェクト」を選択します。標準の画像モデルで良いでしょう。

以下のような画面になります。クラス名を変えられます。

「アップロード」を押して、先ほどダウンロードした画像をアップロードします。

ほかの画像もアップロードしたら、「モデルをトレーニングする」を押します。
すると「プレビュー」が表示されます。

右上をWebcam→ファイルに変更して、テスト用の画像を上げてみましょう。

精度100%！簡単すぎましたかね。
「モデルをエクスポートする」から「Tensorflow Lite(量子化済み)」を選択してダウンロードしましょう！

以下のようにダウンロードできたら完了です！

GitHubから画像分類のFlutterプロジェクトを入手！

開発環境は以下です

Mac Book Pro
Android Studio Chipmunk | 2021.2.1
Dart SDK version: 3.0.6 
Flutter 3.10.6 

下からFlutterの画像分類プロジェクトをダウンロードします。
https://github.com/tensorflow/flutter-tflite/tree/main/example/image_classification_mobilenet

「image_classification_mobilenet」だけでいいです。やり方ですが、キーボードの「.」を押すとVSCodeのようなレイアウトになってフォルダをダウンロードできます。

これをAndroid Studioで開いてみてください。

pubspec.yamlの「tflite_flutter」でエラーを出たら、最新バージョンを入力してください。

モデルを入れたら完成！

「assers/models」にデフォルトで「labels.txt,mobilenet_quant.tflite」が入っています。

削除して、先ほどダウンロードしたモデルとラベルテキストに入れ替えてください。

「lib/helper/image_classification_helper.dart」のmodelPathを先ほど入れ替えたモデル名」に変えます。

あとは実機でビルドしてみましょう！

完成です！

おわりに

思ったより簡単ではないでしょうか！音声とかもありましたので、そちらもチャレンジしてみたいですね！

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