Teachable Machine について以下の記事を書いたのですが、それと似た話の記事です。
以下の記事では画像プロジェクトの話を扱いましたが、この記事では音声プロジェクトとポーズプロジェクトの話を扱います。
●Teachable Machine の機械学習モデル出力に関するメモ 〜画像プロジェクト編〜【2021年5月版】 - Qiita
https://qiita.com/youtoy/items/685d97e0acc5cfc184c0
音声プロジェクトの機械学習モデル
出力の方法と形式
音声プロジェクトの機械学習モデルを出力する際の画面は以下のとおりです。
画像プロジェクトの場合の出力形式は「TensorFlow.js、TensorFlow、TensorFlow Lite」の 3つがありますが、音声プロジェクトの場合は 2つになります。
上記の画像では、出力形式で TensorFlow.js が選択されていますが、その横に TensorFlow・TensorFlow Lite の 2つもあります。
ここで、出力できる方法・形式をまとめてみます。
- クラウドにアップロード
- TensorFlow.js
- ダウンロード
- TensorFlow.js
- TensorFlow Lite
ダウンロードして得られるデータについて
以下の内容は、バックグラウンドノイズと 1つのクラスを学習させて、機械学習モデルを各種形式でダウンロードした場合に得られたファイルの情報です。
- TensorFlow.js
- metadata.json
- model.json
- weights.bin
- TensorFlow Lite
- soundclassifier.tflite
- labels.txt
出力したモデルの利用について
機械学習モデルの出力形式は複数の形式を選択できますが、それぞれをプログラムで利用する際に用いる言語等は、提示されるコードスニペットをベースにすると以下のようになります。
- TensorFlow.js
- JavaScript（TensorFlow.js か ml5.js と組み合わせ）
- TensorFlow Lite
- Kotlin
機械学習モデルを用いる場合のコードスニペット・手順について、上記の中の一部はコード・手順だけでなく GitHub へのリンクも表示されます。
ポーズプロジェクトの機械学習モデル
出力の方法と形式
上記の音声プロジェクトを見ていった時と同様に、出力方法・形式を確認します。
- クラウドにアップロード
- TensorFlow.js
- ダウンロード
- TensorFlow.js
なお、出力を行う際の画面は以下のようになっています。
ダウンロードして得られるデータについて
以下の内容は、2つのクラスを学習させて、機械学習モデルをダウンロードした場合に得られたファイルの情報です。
- TensorFlow.js
- metadata.json
- model.json
- weights.bin
出力したモデルの利用について
機械学習モデルをプログラムで利用する際に用いる言語等は、提示されるコードスニペットをベースにすると以下のようになります。
- TensorFlow.js
- JavaScript
機械学習モデルを用いる場合のコードスニペット・手順について、上記はコード・手順だけでなく GitHub へのリンクも表示されます。