はじめに
こんにちは！今回は、わずか5行のコードで画像認識AIを作る方法をご紹介します。Google ColabとTensorFlowを使用するので、環境構築の手間もなく、誰でも簡単に試すことができます。
準備
- Google Colabにアクセスし、新しいノートブックを作成します。
- 負荷状況によっては、ランタイムのタイプをGPUなどに変更してください（編集 > ノートブックの設定 > ハードウェアアクセラレータ）。
コード
以下の5行のコードをノートブックに貼り付けて実行するだけです！
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3, preprocess_input, decode_predictions
model = InceptionV3(weights='imagenet')
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img('画像のパス', target_size=(299, 299))
print(decode_predictions(model.predict(preprocess_input(tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)[None, ...])), top=3))
犬の画像を指定したところ、Pomeranian(ポメラニアン)と認識できた
解説
1行目：TensorFlowをインポートします。
2行目：InceptionV3モデルと関連する関数をインポートします。
3行目：事前学習済みのInceptionV3モデルを読み込みます。
4行目：画像を読み込み、モデルの入力サイズに合わせてリサイズします。
5行目：画像を前処理し、モデルで予測を行い、結果を表示します。
使い方
4行目の '画像のパス' の部分を、実際に分類したい画像のパスに置き換えてください。例えば：
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img('/content/cat.jpg', target_size=(299, 299))
認識できる画像の例
InceptionV3モデルは多様な画像を認識できます。以下に、認識可能な画像の例をいくつか挙げます：
- 動物：犬、猫、象、キリン、鳥など
- 乗り物：車、自転車、飛行機、船など
- 食べ物：ピザ、ハンバーガー、寿司、フルーツなど
- スポーツ用品：サッカーボール、テニスラケット、スキー板など
- 電子機器：スマートフォン、ノートパソコン、テレビなど
- 自然風景：山、海、森、砂漠など
- 建築物：家、高層ビル、橋、神社など
- 日用品：椅子、テーブル、ベッド、時計など
これらは一例で、実際にはImageNetデータセットに含まれる1000種類以上のカテゴリを認識できます。
注意点
- インターネット接続が必要です。
- 初回実行時は、モデルのダウンロードに時間がかかる場合があります。
- 画像は、アップロードしてそのパスを指定してください。サイズを調整してください。
- モデルの認識精度は画像の品質や角度、照明条件などに影響されます。
まとめ
たった5行のコードで、最先端の画像認識AIを使用することができました。この手法を応用すれば、さまざまな画像分類タスクに活用できるでしょう。ぜひ、自分で撮影した画像や興味のある画像で試してみてください！
参考情報
-
TensorFlow公式ドキュメント: https://www.tensorflow.org/
- TensorFlowの基本的な使い方や機能について詳しく解説されています。
-
Keras Applications: https://keras.io/api/applications/
- InceptionV3を含む、様々な事前学習済みモデルについての情報が得られます。
-
ImageNet: https://www.image-net.org/
- InceptionV3モデルの学習に使用されたデータセットについて知ることができます。
-
Google Colab公式サイト: https://colab.research.google.com/
- Google Colabの使い方や機能について詳しく解説されています。
-
「Convolutional Neural Networks for Visual Recognition」Stanford CS231n: http://cs231n.stanford.edu/
- 畳み込みニューラルネットワークと画像認識について深く学びたい方におすすめです。
これらのリソースを参考にすることで、画像認識AIについてさらに理解を深めることができます。技術の進歩は日々目覚ましいので、最新の情報もチェックしてみてください。Happy coding!