SSDLiteによる物体検出例はじめにこの記事では、COCO-SSDモデル(mobilenetV2-SSDLite)をTensorflow.jsで使用して、Webブラウザ上でカスタムオブジェクトの検出を行う方法について説明します。物体検出とは?Tensorflow.jsとは?COCO-SSDモデルの概要モデルを読み込む。物体検出とは?オブジェクト検出は、画像内の特定の物体(オブジェクト)を検出する技術です。定義されたカテゴリに分類することができます。交通標識、その他のオブジェクトの存在と位置を特定することができます。Tensorflow.jsとはTensorFlow.jsは、ブラウザやNode.js上で機械学習モデルの学習とデプロイを行うためのJavaScriptライブラリです。オープンソースの機械学習フレームワークであるTensorFlowをJavaScriptで利用できるようになります。Web用の対話型機械学習アプリケーションを構築したり、Node.js上で機械学習実験を実行したりすることができます。モデルをブラウザで実行できるように変換することもできます。幅広い機械学習と深層学習の機能を提供します。参考リンクTensorflow.jsCOCO-SSDモデルの概要このオブジェクト検出モデルは、1つの画像内の複数のオブジェクトを識別し、位置を特定するために設計されています。キャプションのための大規模なデータセットです。COCOデータセットを用いて80種類の異なるクラスのオブジェクトを認識するように学習されています。ブラウザで利用できるあらゆる画像入力からオブジェクトを検出することができます。引数として設定オブジェクトを取り込み、モデルオブジェクトを返します。この設定オブジェクトは、baseとmodelUrlという2つのオプションのプロパティを持っています。'lite_mobilenet_v2'のうちの一つを指定することができます。独自に用意したCNNモデルを使用する場合に指定します。出来上がったモデルをアプリのグローバルスコープに格納します。COCO-SSDクラスを使用する前に、読み込みが終了するのを待つ必要がある。読み込みが終わるのを待つ必要がある。機械学習モデルは大きく、実行に必要なものを取得するのに時間がかかることがある。実行に必要なものをすべて取得するのに時間がかかる。注意:cocoSsdはindex.htmlから読み込まれた外部オブジェクトです。警告は無視してください。モデルが使用できるようになったので、デモセクションを表示します。baseやmodelUrl引数が指定されていない場合、lite_mobilenet_v2がデフォルトで使用されます。サイズも小さく、推論速度も速いからです。これを用いて画像中のオブジェクトを検出することができます。