Amazon Rekognitionのカスタムラベルで犬と猫を判定してみる #ReKognition

今回試したこと

Amazon Rekognition カスタムラベルを使ってどの程度正確に犬と猫を画像判定できるか試してみました

Amazon Rekognition カスタムラベルを使ってみる

データセット準備

適当なS3を作って学習用のデータセットを格納しておきます

catフォルダの中身

Amazon Rekognition でデータセットを作成

先ほど用意したS3を指定して、Automatin labering にチェックを入れる

Importが完了すると、データセットが表示される

トレーニング

先ほどのデータセットを選択して、トレーニング開始

トレーニングが完了すると、TRAINING_COMPLETEDになる

モデルを選択すると詳細を確認できる

判定用の画像を用意

判定用の画像を用意して、適当なS3に格納

確認

確認方法はコンソールに表示されているものを使う

コマンド実行結果

% docker run --rm -it -v ~/.aws:/root/.aws amazon/aws-cli rekognition detect-custom-labels \
  --project-version-arn "arn:aws:rekognition:ap-northeast-1:ACCOUNT_ID:project/WhatAnimal/version/WhatAnimal.2021-10-26T23.22.59/1635258179669" \
  --image '{"S3Object": {"Bucket": "rekognition-image-n74bc4ed9zxjm8t5esf6","Name": "test-1.jpg"}}' \
  --region ap-northeast-1
{
    "CustomLabels": [
        {
            "Name": "cat",
            "Confidence": 96.83799743652344
        }
    ]
}

$ docker run --rm -it -v ~/.aws:/root/.aws amazon/aws-cli rekognition detect-custom-labels \
  --project-version-arn "arn:aws:rekognition:ap-northeast-1:ACCOUNT_ID:project/WhatAnimal/version/WhatAnimal.2021-10-26T23.22.59/1635258179669" \
  --image '{"S3Object": {"Bucket": "rekognition-image-n74bc4ed9zxjm8t5esf6","Name": "test-2.jpg"}}' \
  --region ap-northeast-1
{
    "CustomLabels": [
        {
            "Name": "cat",
            "Confidence": 99.81999969482422
        }
    ]
}

$ docker run --rm -it -v ~/.aws:/root/.aws amazon/aws-cli rekognition detect-custom-labels \
  --project-version-arn "arn:aws:rekognition:ap-northeast-1:ACCOUNT_ID:project/WhatAnimal/version/WhatAnimal.2021-10-26T23.22.59/1635258179669" \
  --image '{"S3Object": {"Bucket": "rekognition-image-n74bc4ed9zxjm8t5esf6","Name": "test-3.jpg"}}' \
  --region ap-northeast-1
{
    "CustomLabels": [
        {
            "Name": "dog",
            "Confidence": 56.49899673461914
        }
    ]
}

$ docker run --rm -it -v ~/.aws:/root/.aws amazon/aws-cli rekognition detect-custom-labels \
  --project-version-arn "arn:aws:rekognition:ap-northeast-1:ACCOUNT_ID:project/WhatAnimal/version/WhatAnimal.2021-10-26T23.22.59/1635258179669" \
  --image '{"S3Object": {"Bucket": "rekognition-image-n74bc4ed9zxjm8t5esf6","Name": "test-4.jpg"}}' \
  --region ap-northeast-1
{
    "CustomLabels": [
        {
            "Name": "dog",
            "Confidence": 99.97799682617188
        }
    ]
}

$ docker run --rm -it -v ~/.aws:/root/.aws amazon/aws-cli rekognition detect-custom-labels \
  --project-version-arn "arn:aws:rekognition:ap-northeast-1:ACCOUNT_ID:project/WhatAnimal/version/WhatAnimal.2021-10-26T23.22.59/1635258179669" \
  --image '{"S3Object": {"Bucket": "rekognition-image-n74bc4ed9zxjm8t5esf6","Name": "test-5.jpg"}}' \
  --region ap-northeast-1
{
    "CustomLabels": [
        {
            "Name": "dog",
            "Confidence": 66.59500122070312
        }
    ]
}
$ docker run --rm -it -v ~/.aws:/root/.aws amazon/aws-cli rekognition detect-custom-labels \
  --project-version-arn "arn:aws:rekognition:ap-northeast-1:ACCOUNT_ID:project/WhatAnimal/version/WhatAnimal.2021-10-26T23.22.59/1635258179669" \
  --image '{"S3Object": {"Bucket": "rekognition-image-n74bc4ed9zxjm8t5esf6","Name": "test-6.jpg"}}' \
  --region ap-northeast-1
{
    "CustomLabels": [
        {
            "Name": "cat",
            "Confidence": 97.85400390625
        }
    ]
}

画像と結果

test-1.jpg
"Name": "cat", "Confidence": 96.83799743652344

test-2.jpg
"Name": "cat", "Confidence": 99.81999969482422

test-3.jpg
"Name": "dog", "Confidence": 56.49899673461914

test-4.jpg
"Name": "dog", "Confidence": 99.97799682617188

test-5.jpg
"Name": "dog", "Confidence": 66.59500122070312

test-6.jpg
"Name": "cat", "Confidence": 97.85400390625

終わりに

元々学習用に提供されている犬と猫の画像を使ったためか、とても高い精度で犬猫判定ができました。
手軽に機械学習を利用できるのはいいですね。

参考

[Amazon Rekognition] よく似たパッケージの商品をカスタムラベル（イメージ分類）で判別してみました
 kaggle
フリー素材.com
機械学習に使うデータセットの著作権について Qiita