knagai以下は、「ml5-examples/p5js/FeatureExtractor/FeatureExtractor_Image_Classification」で公開されているサンプルの解説です。次のリンクをクリックすると、このサンプルの動作が確認できます。上記ml5-examplesのFeatureExtractor_Image_Classificationサンプルでは、Webカメラで撮ったある決まったポーズAをcat、別のポーズBをdogというラベルを付け、その画像をカスタムモデルに訓練させていますが、かなり分かりづらい(catやdogとWebカメラの画像を関連付ける意味が理解できない)ので、下記サンプルでは、catとdogをじゃんけんのグーとパーに置き換えています。簡単に言うと、Webカメラでグーとパーの画像を適量撮り、それをモデルに訓練させます。訓練が終わったら、カメラにグーかパーを見せてモデルに推測させます。この方法を取ることで、既存のモデルを自分の用途向けに改変することができます。このようなことが可能になるかを下図で簡単に説明します。基本になるMobileNetモデルは相当な訓練を積んだ優秀なモデルです。そのモデルを利用して、グーの画像は”gu”で、パーの画像は”pa”だと学習させます。画像といっても実際はたくさんの数値の羅列です。ラベルと呼んでいるのは”正解”を意味します。モデルは、グーの数値は”gu”で、パーの数値は”pa”だと言われる、関係性を探るわけです。モデルの訓練が進むと、損失値(モデルの推測と正解との差)がかなり小さくなります。これは精度が上がったことを意味します。チョキの画像では指が2本伸びていますが、グーの画像にはこれがありません。モデルはチョキの画像の特徴とグーの画像の特徴を見つけ、それらを分類できるようになります。l5-examplesのFeatureExtractor_Image_Classificationサンプルをグーとパーが分類できるようにするには、サンプルで提供されているカスタムモデルに手を加える必要があります。サンプルのmodelフォルダにあるmodel.jsonファイルをテキストエディタで開き、最後のmapStringToIndexに対応する配列を次のように変更します。id="result">...</span>と分類した。要素を、指定された親に追加する。グーのボタンが押されたら、ビデオの現在のフレームを、"gu"のラベルとともに分類器に追加する。チョキのボタンが押されたら、ビデオの現在のフレームを、"choki"のラベルとともに分類器に追加する。p5.Elementの基盤となっているHTML要素。通常のHTMLメソッドはすべて、eltから呼び出せる。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。WAAPIに関する注意WAAPIを利用するにはブラウザに特別な設定が必要です。ブラウザの実験的な機能を有効化する方法に書いているので、必ずお読みください。楕円(円)、円弧を描く。APIやTensorFlow.jsについて調べたことを書いています。freebiescafe.com。