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目的
任意の画像を認識させられるか実験してます。
ある猫Aとある猫Bの２匹の画像を学習させ認識できるかを試します。
セットする画像
ある猫Aの画像をcat1とします。
ある猫Bの画像をcat2とします。
同じ猫の違う写真複数枚をそれぞれzipで固めます。
cat1.zip
cat2.zip
行うこと
- トレーニング（学習）
- トレーニング（更新）
- トレーニング（削除）
- トレーニング（認識）
トレーニング（学習）
cat1はcat1の画像でありcat2の画像では無いことを学習させます。
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$ curl -X POST -F "cat1_positive_examples=@cat1.zip" -F "negative_examples=@cat2.zip" -F "name=cat1" "https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classifiers?api_key={api-key}&version=2016-05-20" |
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{ "classifier_id": "cat1_1195244863", "name": "cat1", "owner": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx", "status": "training", "created": "2016-09-04T13:29:19.231Z", "classes": [{"class": "cat1"}] } |
続いてcat2を同様に学習させます。
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curl -X POST -F "cat2_positive_examples=@cat2.zip" -F "negative_examples=@cat1.zip" -F "name=cat2" "https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classifiers?api_key={api-key}&version=2016-05-20" |
cat1とcat2は猫であり、nega（それ以外）では無いことを学習させる場合はこちら。
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curl -X POST -F "cat1_positive_examples=@cat1.zip" -F "cat2_positive_examples=@cat2.zip" -F "negative_examples=@nega.zip" -F "name=ocat" "https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classifiers?api_key={api-key}&version=2016-05-200" |
トレーニング（更新）
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curl -X POST -F "cat1_positive_examples=@cat1.zip -F "negative_examples=@cat2.zip" "https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classifiers/cat1?api_key={api-key}&version=2016-05-20" |
トレーニング（削除）
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curl -X DELETE "https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classifiers/cat1_1195244863?api_key={api-key}&version=2016-05-20" |
認識
トレーニングに用いた画像と違う画像を使って認識させてみます。
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curl -X POST -F "images_file=@cat1_x.png" "https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classify?api_key={api-key}&version=2016-05-20" |
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curl -X POST -F "images_file=@cat2_z.JPG" "https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classify?api_key={api-key}&version=2016-05-20&classifier_ids=cat1" |
レスポンスにscoreが返ってきます。
0.93215など
値が1近いほど精度が高いことになります。
参考
Watsonトップ：http://www.ibm.com/watson/developercloud/
Visual Recognition デモ：https://visual-recognition-demo.ng.bluemix.net/