はじめに
Pythonなどのコードに知識なしに、事実上のノーコードで手軽に画像認識アプリケーションを作る仕組みを作りたいと思い、学習用の写真を用意するだけで「google colabo + streamlit」でオリジナルの画像認識アプリケーションを作る仕組みを作ってみました。
無料環境のみなのであくまでその場だけで動作する簡易アプリケーションですが、簡単にAIアプリケーションが作れるということを体験出来るといいかと思います。
用意するもの
・学習用の画像データ
画像認識で分類させたい項目毎に最低でも10枚以上は用意してください。
用意した画像データ(jpg形式）を分類項目毎にフォルダ分けして、全体をzipファイルで圧縮します。
フォルダ名は英数字にしてください。
例
├── 全体のフォルダ
│ ├── dog
│ │ ├── dog1(画像データ)
│ │ ├── dog2(画像データ）
│ ├── cat
│ │ ├── cat1(画像データ)
│ │ ├── cat2(画像データ)
・googleアカウント（google colaboratory を使うため）
学習用のプログラムの起動
以下のリンクより学習用のプログラムを開いてください。
上記のページの下記のボタンをクリックして、google colaboratoryを起動します。(googleアカウントでログインしてください）
学習の実施
学習の実施方法は、プログラムページに記載していますが、実施する作業は以下の2つだけです。
・「ctrl F９」またはツールメニューの「ランタイム」から「全てのセル」の実行
・「ファイルの選択」ボタンをクリックからZIP形式で圧縮したファイルのアップロード
学習が完了したら自動的に学習済みモデルのダウンロードが開始します。
なお、上記方法でアップロードすると非常に時間がかかりますので、google driveを参照する手順がわかる方はgoogle driveを使うことをお勧めいたします。
画像認識アプリへの学習モデルのアップロード
以下のリンクより、画像認識アプリケーションを開き、ダウンロードした学習モデルをアップロードします。
（スマートフォンの場合はリアルタイムで撮影した写真を判定することができます。）
最後に
上記の内容で自分オリジナルの画像認識アプリケーションを作成することができます。
アプリケーション自体も以下のgithubにおいております。
アプリケーション
次に
streamlit cloud上で動いているための様々な制約があるので、google colaboratory上で完結できるwebアプリを作成できればと考えています。