knagai以下は、「ml5-examples/p5js/FeatureExtractor/FeatureExtractor_Image_Regression」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。上記ページに書かれている操作を行うと、赤い矩形が頭の動きについてきて、右やセンター、左に動くようになります。いや、その前に回帰とはいったい何のことなのでしょう?「3_1_1:MobileNetによる特徴抽出を使用した画像分類。p5.jsを使用」で見た分類は、簡単に言うと、与えられたデータと正解(ラベル)の関係性を見つけて、未知のデータはどのラベルに分けられるかを言い当てることです。これに対して回帰は、与えられたデータの関係性を見つけて、未知のデータとの関係性を数値で言い当てることです。エクセルでビール売上数を予測する」)。分類と異なり、予測は数値で表されます。この「MobileNetによる特徴抽出を使用した画像回帰サンプル」で求めるのは、スライダの値0.5と頭が真ん中にある画像(の数値)、スライダの値0と頭が左端にある画像、スライダの値1と頭が右端にある画像の関係性です。関係性を求める訓練を終えたモデルは、未知のデータ(カメラの前で頭を真ん中か左、右に置いたときの画像)に対して、予測の数値を出力します。それを赤い矩形の描画位置とスライダの値に設定すると、頭の動きに合わせて矩形とスライダのつまみが動いているように見えます。ドキュメント内にcanvas要素を作成し、縦横サイズをピクセル単位で設定する。video要素を作成する。video要素を作成する。実際には、スタイルのdisplay:noneを設定している。MobileNetから特徴を抽出する。その特徴を使って新しい回帰を作成し、使用したいvideoを与える。UIボタンを作成する。canvasにイメージを描く。ストローク(枠線)の描画を無効にする。シェイプ塗りに使用するカラーを設定する。回帰の場合、labelは数値である必要がある。開始点としてモデルの元の特徴を用いて、与えられた画像とラベルでモデルを再訓練する。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。