CreateML

2019年1月21日 - 未分類

MacOSXに付属のxcodeでできるニューラルネットワークによる画像分類について書きます。どのようなアルゴリズムになっているのかよく分かりませんが、非常に早い学習ができています。CreateMLを使った画像認識は、多くの記事があります。

先ず、xcodeでplaygroundのプロジェクトを作成しますが、この時、デフォルトが iOSになっているので、macOSXを選び直します。そうしないと、実行時にエラーが出ます。

記述するコードは、たったの３行です。

import CreateMLUI
let buidler = MLImageClassifierBuilder()
buidler.showInLiveView()

左下の三角形をクリックすると実行されます。実行中は、三角形が四角形に変わります。

鎖アイコンのshow asistant editorを開くと、ImageClassifierがでてきます。学習画像と検査画像があるディレクトリを指定して、Trainボタンを押すだけです。

30秒ほどで学習が完了しました。異常に早いですね。自動的にGPUとかも使っているのでしょうね。

学習結果と検査結果は、共に１００％でした。他の画像で試してもても、正しく認識されています。

 

もっとも簡単に使えるところがいいですね。

この学習には、鹿、イノシシ、猿、人間の４種類を区別をしましたが、実用的には、鹿、イノシシ、猿、人間、それ以外、の５種類を区別すべきです。

学習画像を最適化することで、識別精度が向上すると思われます。

これからは、学習用の画像の自動取得方法や、検査画像と学習画像との分類、不正解画像の学習画像への追加など、学習用画像の自動化が課題になりそうですね。