BIT valley 2019に参加したIBMワークショップの話です。
簡単にいうと
画像を入力して、それが何であるか判別するウェブアプリを作ってみよう〜
てことです
このサイトを見ればほぼ理解できると思います（ありがとうございます） qiita.com
書いてあること
- IBM recognitionでモデル作製
- そのモデルを読みこみ推論するアプリの説明
IBM recognitionでモデル作製
1 判別させたい画像が入ったフォルダを用意する（最低２種類、各々１０枚以上）
2 フォルダを圧縮して.zip形式に
3 IBMにアップロード リリースリストを開いてvisual recognitionを開き、watson studioを起動する
ここのcreate modelをおす(今回はclassify images)
先ぼど作ったzipファイルをアップロード
この時のアップロードしたファイル名が識別する名前になるので、1.zipとか2.zipとかにしたらわかりずらいと思います
アップロードすると
このようになります。
4 学習ボタンをおす
train modelをおす。ここの時間が結構長いです。
裏でどう動いているか気になる。
5 吐き出されたモデルのIDをコピー
作ったプロジェクトのIDをコピーします
そのモデルを読みこみ推論するアプリの説明
この３からスタートです GitHub - kyokonishito/watson-vr-node: node.js sample code for IBM Watson Visual Recognition
簡単な手順 * git clone する * cd でプロジェクトに入る * vim manifest.ymlで編集
name を編集
CLASSIFIER_IDをさっきのIDを貼り付け
あとは ibmcloud target --cf
ibmcloud cf push --no-start
でフォルダのデータがクラウドにアップされます。(git push みたいなイメージ？)
この後の作業はURLの５番を指示通りにやります。 GitHub - kyokonishito/watson-vr-node: node.js sample code for IBM Watson Visual Recognition
実演
でURLにアクセスしてみると
こんな感じでアップロードした写真が食べ物か食べ物じゃないかを判別してくれます。
watson のvisual recognition すごい便利
