MLモデル「squeezeNet.mlmodel」を用いて画像のオブジェクト認識を行い、結果をデスクトップにCSV形式でデータ書き出しを行い、NumbersでオープンするAppleScriptです。Appletでも動作)。MLモデルを用いて画像認識を行わせてはみたものの、最もスコアの高いもののラベルだけを返させても、結果がまったく内容にそぐわないケースが多く見られます。▲機械学習の評価値が1.0に近いものは確度が高く、0.0に近いものは判断に迷った末に消極的に出した値。経験則でいえば、最高スコアの項目が0.7以上のスコアでないといまひとつのようです(0.7以上でもダメな時はダメなわけで、、、)画像認識については、結果があまりに的外れで「なんじゃこら?」というケースが多いので、確認のためにCSVデータ出力させてNumbers上で確認させてみることにしてみました。そのためにありあわせのサブルーチンを組み合わせて作ったものです。スコアが高い順に結果を並べて確認してみると、最も高いスコアの値であっても0.0に近い評価値であることがあり、「何も考えずに最高スコアのラベルだけ取ってくるのはものすごく危険」なことがよくわかります。Model「Places205-GoogLeNet」を用いて、指定画像のシーン判定を行うAppleScriptです。Modelのうち、「Places205-GoogLeNet」を組み込んだFrameworkを作成して、これをAppleScriptから呼び出しています。Debuggerから本Scriptを実行します(AppleScriptアプレットでも動作します)。more.と、画像の内容から、画面やシーン、場所について「だいたいこんなところ」と判定してくれるModelのようです。日本国内の景色を渡してみると、得られる判定結果にはいまひとつ「ちょっと違う」と感じるものであります。Naganoya「戦場の絆」のホームページからダウンロードしたMSの画像を学習させた機械学習モデルを使用して、指定のMS画像が地球連邦軍(EFSF)かジオン軍(zeon)かを判定するAppleScriptです。学習時に299×299ピクセルに縮小されるので、モノアイとかそういう部分が特徴量として検出されることはないもよう両軍合わせて180機体ほどの画像を学習させただけなので、正直なところ判定間違いが多いですが、増やしていくとけっこう簡単に判定できそうです(数万ファイルぐらい画像を学習させるともっと明確な傾向が出てくるかも?)。▲学習させたMS画像データ。efsf、efsf_stole(鹵獲機体)、zeon、zeon_stole(鹵獲機体)に分けてみた。Debugger上で実行する必要があります。10.14環境でも動作確認できます。Playgroundを用いて認識していた時よりも認識精度が下がっているように見えます。結局画像は299×299ピクセルぐらいに縮小されて判定されるので、判定前に画像余白部分をトリミングしておくと認識精度が上がりそうな気もします。▲作成したmodelをNetronでビジュアライズしたところCreateMLで機械学習モデルを作るのがとても簡単であることがわかり、機械学習モデルを呼び出すためのAppleScriptのコードがとてもシンプルなことがわかり、さらに学習モデルを用いた画像分類が短い時間で行えることを確認できました。現在のところ、1つの機械学習モデル(.mlmodel)を使うためにそのモデルを組み込んだFrameworkを必要としている状態ですが、機械学習モデル自体も外部からパスで指定して柔軟に指定できるようにしたいところです。鼻息荒くテストしてみましたが、期待したような精度では判定されないことを思い知らされたのでした。