概要
Googleが提供している画像認識の学習モデルを手軽に作成できるサービス「Teachable Machine」の使い方について紹介していきます。
今回は作成した学習モデルを使ってみます。学習のさせ方についてはこちらの記事にかきました。
この記事ではWebブラウザで動作確認する方法を紹介しています。実行すると次のようにWebカメラで撮影した画面と、判別したポーズの確立が表示されています。
使ってみる
学習が完了した後、完了したPreview欄に「Export Model」というボタンがあるので、ここをクリックします。
すると、学習したモデルをTeachable Machineのクラウドにアップロードするか、ダウンロードするか選ぶことができます。今回はお試しで使ってみることを優先させたいので、導入が簡単なアップロードで進めます。今後も使っていきたい場合はダウンロードしておきましょう。
アップロードが完了すると、次のように学習モデルが保存されているリンクが表示されます。
Teachable Machineはありがたいことにサンプルコードまで用意してくれます。先ほどのリンクの下にjavascriptのプログラムが表示されています。これをコピーし、適当な名前のhtmlファイルを作成してこのファイルにペーストします。
作成したファイルをGoogle chormで開くと次のような画面が表示されます。
「Start」ボタンをクリックするとWebカメラの使用許可を聞かれるので、有効にします。すると、カメラ画像と共にポーズを判別した割合がリアルタイムに表示されます。
※参考画像ではポーズをとっていないですが、値がおかしいのは学習モデルの精度を考えて作っていないからです。
おわりに
次はなんらかのアプリに組み込んでみようと思います。