キャッシュレスなど様々な企業がキャンペーンを繰り広げてますが、リリースノートには企業名ではなくロゴだけ貼ってあるものも多く、いまいちデータとして取り込みにくいなと思います。
そこで画像認識なのですが、Google AutoML Visionは企業ロゴの判別にどれぐらい使えるのでしょう？
写真をアップロードしてタグを付けるだけで準備ができますので、簡単そうですね。とりあえず10枚✕2社分の20枚をアップロードしました。
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アップロードには結構な時間がかかります。処理が終わるとメールが飛んでくるので画面の前で待っているのではなく別の作業をしていたほうがよさそうです。
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アップロードが終わったらトレーニングを開始します。10枚をトレーニング用に8枚、検証用に1枚、テスト用に1枚と割り当ててくれます。
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気になるコストですが、40ノード時間まで無料です。1ノード時間あたり3.15ドルで、1000枚で16ノード時間（＝５０．４ドル≒５５００円）ぐらいになるようです。
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普通にチュートリアル用の花の画像３７００枚で学習したら一気に１万円以上飛んでいきました。チュートリアルをせず、自分が試したい画像でやった方が無料枠を効果的に使えますね。
ちなみに残りの額がどうなってるかは、こんな感じで確認することができます。
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結果です。ツルハドラッグとwelciaを学習させてみて、両方とも検出するようになったのですが、こんな感じでツルハドラッグしか検出してくれないケースや別の企業ロゴとの誤認識もありました。
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最低限の10枚でやってみましたが、やっぱり100枚必要なのかな。これを本格的に使うかどうかは手間とコストと相談ですね。