世間ではFGOというソーシャルゲームが人気のようです。
自分もPCゲームとして発売していたぐらいの頃ではFateは好きだったんですが……気がついたらなんとも派生が増えていました。
アルトリア顔って？
時代にはついていけず、もう区別がつかないので機械に判断してもらおうと思います。
AutoMLの登録
GoogleCloudPlatformは有効になっているという前提で( ˘ω˘)
Visionを選択します。
初回の場合は有効にしますか？ 等々、色々と聞かれると思うので流れに沿って答えて下さい。
AutoMLを開始します。
こーんな感じで設定してあげます。
画像ファイルの一覧は後から登録してあげるので今は設定しない感じで。
最後のチェックボックスは……1枚の画像に複数のラベルの結果が入るか？ということなので、お好きな方で！
必要なパラメータを入れるだけ入れたら後は作成するだけです。
テスト用画像の配置と読み込み
こんな感じでファイルを配置してみました。
csvの中にはgcs上でのパスとラベルの設定が書かれています。
gs://neko-tech-test-vcm/altria_face/altria/001.jpeg,altria
gs://neko-tech-test-vcm/altria_face/altria/002.jpeg,altria
今回は教師データとして、google画像検索で取得したアルトリア顔のキャラの画像をそれぞれ100枚ぐらい入れています。
本当は1000枚ぐらいあれば良いんですが、画像集めに疲れてしまいました……
もっとアルトリア顔のキャラが存在するだろうとも言われそうなんですが、ディープラーニングより前に人間の方が覚えきれない＋区別できなくって……
読み込ませてみます……！
終わるまで時間がかかるので、気長に待ちます。
終了するとメールでも通知してくれるので、それまで他のことでも。
学習完了したので判定してみる
こんな感じで登録されたので、PREDICTから画像をアップロードして楽しんでみます。
AIからしたら顔の構成なんて些細なことのかもしれない
アグリアスはセイバーのパクリじゃないよ！
実在のネロの彫像はさすがに無理があった。
どのあたりを持って元祖セイバーと判断したのだろうか。
わかりやすい画像だと精度も高い！
新選組っぽい画像だと沖田総司と判定されるのか……
感想
とにかく簡単です！ ディープラーニング？ 何それ？ という方でも簡単に実現できてしまいます。
今回は教師データとなる画像も少なく、あまり精度のいい画像とも言えなかったので……
ちょっと意地悪な画像にしてみると、少し残念な結果になることもあったのですが。
商品のカテゴリ分けなど、真面目な用途？で使えば間違いなく期待する通りの結果が帰ってくるかと！
本当に手軽に使えるので色々な用途で使ってみたいところ
マシュってアルトリア顔じゃなくね？
終わった後に気づいたよ……
母親がゲーム機のことを全てファミコンと言うようなものなので、寛大な心で許してください