機械学習Pythonでtensorflowはたくさん記事があり、お手軽に使えますが、Processingでも推論だけでしたら非常にお手軽に試すことができます。私の実行環境は、以下のとおりです。3.3.7この記事はつぎのブログを参考にしました。Interactiveまずは、この記事にリンクが張ってある以下のGitHubからProcessingのコードをcloneします。github.com基本的にreadmeを読んでその通りにファイルを用意すればOKです。JavaをダウンロードするTensorflowのオフィシャルサイトから、Windows版のjava用のバイナリをダウンロードします。https://www.tensorflow.org/install/install_java#install_on_windowsダウンロードするファイルは、libtensorflow-1.8.0.jartensorflow_jni.dllの二つです。上記二つのファイルをcodeというフォルダーを作ってそこにコピーします。codeというフォルダーはml20180615a.pdeがあるフォルダーに作ります。以下のサイトからInceptionのモデルと学習済みデータをダウンロードします。https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip解凍すると以下の二つのファイルが生成されます。tensorflow_inception_graph.pbimagenet_comp_graph_label_strings.txtそれぞれ、モデル及び学習済みデータと1000クラスに分類されたオブジェクトのラベル名のリストとなります。これら二つのファイルは、dataフォルダーにコピーしておきます。ちなみに、Inception-v3とはGoogleによって開発されILSVRCという大規模画像データセットを使った画像識別タスク用に1,000クラスの画像分類を行うよう学習されたモデルです。開発当時、非常に高い精度の画像識別を達成していることで注目されました。以上で準備ができました。45.89%"と表示されます。あとは、ソースコードを見ていろんな改造ができそうです。私はwebcamから入力した動画を識別するようにさせてみました。likely)"のように、理髪店で髪を切っている状態と認識されたようです・・・。PCやマウスなどは比較的正確に認識されました。読者になるmathJaxはてなブログをはじめよう!wshinyaさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。