はじめに
azureのcustom visionを使って簡単に画像認識のモデルを作成できることを知ったので、
試しに一個作ってみた。
何を作ろうとしたか
2019年のイケメンランキングTOP10に入っている人の顔だけを学習させたモデルを作ろうと試みた。
もし、美男美女の顔しか知らないAIがあれば誰の顔であっても(顔じゃなくても、もはや人じゃなくてヤカンとかでも)
何かしらのエッセンスを見出して、ぽいねって言ってくれるはず。
人の目では気づけないレベルで、ぽさを発見してくれるはず。
図にするとこんな感じです。
やってみる
こちらの記事を参考に、
画像の収集、アップロード、モデルのトレーニングをしていきます。
一回目のトレーニングの結果は以下の数値でした。
めんどくさくて、、スクレイピングされた画像の選定を一切しなかったので
複数人で写ってたりテキストが入ってたり、顔が分からないくらい遠まきだったからか精度がかなり低いです。
そこから、本人だけ写っている画像 ＋ バストアップ以上 + テキストなしを条件に画像を選定した上で画像を追加。以下の結果になりました。
そこまで、伸びません、、
顔以外の要素がフォーカスされて違う人として判定されているのか、
以下の菅田将暉だと、髪型とスーツ（田中圭の写真にスーツ姿が多かった）が田中圭ぽいから、田中圭が多めになっているのかも、、
テスト
とりあえずこれぐらいの精度でテストしてみます。
まずは本人から。
次に、自分で
高橋一生いただきました！嬉しいですね！
田中圭ぽさも62%あるようです！
続いてアンパンの人
どちらかというと菅田将暉なんですね。顔の形とかですかね。
最後にじゃがいも
ほぼ松坂桃李です！
まとめ
当初は画像を送ると「どちらかというと、〜〜っぽいね！」みたいに返してくれるline botにしたかったのだが、
精度がいまいちなのでストップ。。
じゃがいもを松坂桃李70%って出したりどういった要素で判定しているのかが気になった。
custom vision気軽に機械学習に触れられて嬉しいけど、学習用のデータの選定のしかたとかコツ？みたいなの知らないと精度に限界があるのかなー面白そうだけどかなり奥深そう。。