1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

#はじめに
ご存知の方もいらっしゃるかもしれませんが、実はWatson Studioを使うとプログラムを書かなくても画像認識が可能なんです。今回は「ねこ」と「いぬ」を見分けるモデルを作成して遊んでみようと思います。

#プロジェクトの作成
IBMのWatson Studioを使うための手順は下記のサイトを参考にしてください。
https://qiita.com/nishikyon/items/ba698b638300848b746e

まず、IBM Watson Studioの画面からCreate an empty projectを選択します。
スクリーンショット 2019-12-16 1.18.05.png

Nameに任意の名前を入力します。
スクリーンショット 2019-12-16 1.19.59.png

新しいプロジェクトの画面が登場します。
スクリーンショット 2019-12-16 1.52.16.png

Add to projectをクリックすると
スクリーンショット 2019-12-16 1.24.12.png
という画面が出るので、Visual Recognitionを選択します。
スクリーンショット 2019-12-16 1.25.11.png
hereからこの画面にいきます。
スクリーンショット 2019-12-16 1.26.00.png
ここでwatson-vision-combined-rfを選択し、Selectをクリックします。

#モデルに学習させるデータを追加
下の画面に飛ぶので、今回はClassify ImagesのCreate Modelを選択します。
スクリーンショット 2019-12-16 1.53.17.png

この画面でTrainする画像ファイルを追加します。
スクリーンショット 2019-12-16 1.53.54.png
右側のUpload directoryにzipファイルをDrag&Dropするだけで追加できます。

Trainするデータファイルを追加すると下の画像のようになります。
スクリーンショット 2019-12-16 1.49.36.png
そして、Train Modelをクリックし、データを学習します。

数分かかるので待ちます。

#学習結果をテスト
画面上部にこのメッセージが出てきたら学習終了です。
スクリーンショット 2019-12-16 2.23.34.png
hereから下の画面に飛びます。
スクリーンショット 2019-12-16 2.23.59.png

Testというタブをクリックし、Testしたい写真をDrag&Dropするとこのように結果が表示されます。
スクリーンショット 2019-12-16 2.30.05.png

#おわりに
Watson Studioを使うと、結構簡単に画像認識が体験できます。今回はLiteというプランを使っているので、作れるプロジェクトやモデルの数に制限がありますが、遊ぶには十分だと思います。画像認識の他にも色々とAssetsがあるので、試してみてください。

1
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?