Gさんが提供するVertex AI VisionAIを使用してみて。

20230404

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おはようございます。Vision AIで画像解析の精度を試しみた結果、これで良いかなと思い始めています。これを使用して「釣ったー」という釣り画像をシェアするサイトを作ろうかなって思っています。問題だったのが魚が写っている写真なのかを判別することが問題になっていました。当初はtensorflowで提供されている学習済みのモデルを使用したJSライブラリを使用して画像の判別しようと思っていたのですが、これ少し難がありモデルの精度がいまいちな所があります。

サービス提供する側としては、あまり変な画像をUPされるとその対応に時間を費やさないといけないので、そこは避けたい所があります。文章での誹謗中傷は現在、誹謗中傷に特化したデータを自分がもっているので、その方法を使用することである程度、投稿の判別は可能になっていましたが、前文で書いた通り画像の判別は難です。

今から魚のデータセットを取り入れたとしても、学習させるPCが存在しない。いつも使用しているPCでは、学習させることは可能だけどさて、どのぐらい時間を費やさないといけないのかなどの問題があるので断念。旧PCはあるにはあるのだけど機械学習させるスペックではないので断念した。

そのため機械学習モデル済みのモデルが必要になった。モデルを探すより、学習済みのAPIを使うのが手っ取り早いと思ったので、AWS、Azure、GCPという候補の中でざっくり考えた結果。

GCPに軍配が上がって、試してみた結果。良好だったのでそちらを使用することにした。

尚、VisualAPIを使用するにあたって参考にしたサイト。環境変数などの設定などは如何なものかと思ったのでそこは参考にしていない🙄。

https://www.asobou.co.jp/blog/web/vision-api

https://packagist.org/packages/google/cloud-vision

注意事項として画像をひとつ添付する。左の項目最下のマーケットプライスの中にVertex AI VisionAIが組み込まれているので、それを有効にすること。後は上記のリンクを参考にすると上手く出来ると思います。

著者名  @taoka_toshiaki

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
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タグ

AI VisionAI, API, AWS, Azure, GCP, JSライブラリ, tensorflow, Vertex, VisualAPI, スペック, マーケットプライス, , 判別, 前文, 断念, 環境変数, 精度, 誹謗中傷, 軍配, ,