【10分でできる】Azure Cognitive Service – Custom Visionで独自の画像分類モデルを構築~デプロイしてみる【ノーコード】

こんにちは。今日は、Cognitive ServiceのCustom Visionをちょっとだけ触ってみる機会があったので、触れた内容を記録として残しておきたいと思います。

それではまいります。

Azure Cognitive ServiceのCustom Visionとは?

こちらをご参照。

Custom Vision とは – Azure Cognitive Services | Microsoft Docs

実際につかってみた

今回は、以下のチュートリアルに沿って進めてみました。

クイックスタート: Custom Vision ポータルを使用して画像分類モデルを構築する – Azure Cognitive Services | Microsoft Docs

リソースの作成

クイックスタート: Custom Vision ポータルを使用して画像分類モデルを構築する – Azure Cognitive Services | Microsoft Docs

チュートリアルのようにCustom Visionリソースを作成するか、もしくはCustom Visionも内包した、Cognitive Serviceのマルチサービスアカウントを作成するでもどちらでも大丈夫です。

今回私は後者のマルチサービスアカウントで試しました。

プロジェクトを作成

Custom Vision – Home

にアクセスして、プロジェクトを作成します。

 今回は分類問題 & Multiclassで設定しますが、物体検出のCustom Visionも構築できます。

ドメインについては、以下に詳細があります。

Custom Vision プロジェクトのドメインを選択する – Computer Vision – Azure Cognitive Services | Microsoft Docs

学習データの追加とラベル付け

プロジェクトを作成したら、学習用データの追加。MultiClassの分類では、少なくとも2つのタグが必要で、かつ各タグごとに5枚の学習用データが必要になります。(5枚で済むところがすごい・・)

今回はチュートリアルに掲載されているサンプルイメージを使います。Japanese CherryBlossom画像とHemlock画像をアップロードし、それぞれJapanese CherryBlossomとHemlockというタグを振ります。

cognitive-services-sample-data-files/CustomVision/ImageClassification/Images at master · Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files (github.com)

このとき、それぞれ10枚づつ画像が用意されていますが、1枚づつテスト用に残して9枚だけアップロードするようにします。

まずはCherry。

つづいてHemlock。

モデルの学習

アップロードが完了したら、”Train”に進みます。今回はデフォルトのQuick Trainingで。

このプロセスについては、何ら手を加えることはなく自動的に行われます。

ものの数分で学習が完了。学習結果のメトリクスなどが確認できます。

モデルのテスト

できたモデルはQuick Testからテストできます。

先ほど残しておいた、10枚目の画像をアップロードしてみると・・・

両方とも正確に分類できていることが確認できました。

モデルのデプロイ

モデルのデプロイも1クリックです。

デプロイ先として、Custom VisionまたはCognitive Service マルチサービスアカウントリソースを選択するだけです。

すると予測エンドポイントが利用可能になるので、アプリケーションコード等から画像ファイルまたはURLを含めて呼び出してやれば利用可能になります。

以上、超簡単ですがCustom Visionを試してみたメモでした。学習~デプロイ・利用まで非常に直感的でとても簡単にできました。便利なサービスですね。どこかで活用してみたいなと思います。

少しでも参考になりましたら幸いです。

おしまい

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Yuu113
初めまして。ゆうたろうと申します。 兵庫県出身、東京でシステムエンジニアをしております。現在は主にデータ分析、機械学習を活用してビジネスモデリングに取り組んでいます。 日々学んだことや経験したことを整理していきたいと思い、ブログを始めました。旅行、カメラ、IT技術、江戸文化が大好きですので、これらについても記事にしていきたいと思っています。