Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせという記事を見かけたので試してみました。

公式のチュートリアルに従えば簡単にDeep Learningを使った画像認識を試すことが出来ました。

まずはLabellioにアクセスします。
サインインをクリック。

アカウントはGitHubまたはGoogleアカウントと紐づけするようです。

ログインするとモデル作成画面に飛ぶのでCreate Modelをクリック。(kinmosaは過去に私が作成したモデルです）

モデル名を入力してAdd dataをクリック。

今回はご注文は機械学習ですか？で使ったデータセットをzip形式で送る方法を使いました。

このようにラベル名のついたフォルダにそのキャラの顔画像を入れます。フォルダ直下に入れたファイルはフォルダ名のラベルが付くようです。
このフォルダをzip形式で圧縮してアップロード。

アップロード画面。

アップロードが終わるとContinueが選べるようになるのでContinue。

ラベルの確認画面になりますが、そのままNext。

学習が終わるまでしばらく待ちます。がんばれ♡がんばれ♡
家のマシンでやったときには数時間かかった処理が数分で終わりました。

学習が終わったらTest Modelを選択してモデルを試してみます。

正解しています。

ちょっと怪しいですが正解しています。正面顔ではないことが原因？

こんな感じで簡単にDeep Learningを使った学習を試すことができます。今なら無料だそうなのでどんどん試してみるのがいいでしょう。

また、Caffeのモデルをダウンロードすることができるそうなのでそれを使って何か新しいことをやることもできます。Caffeの学習をGPUを積んでいないマシンでやるには時間がかかるのでモデル構築をLabellioで行って分類はローカルで行うという使い分けをするのも良いかもしれません。

以上Labellioを試してみた記録でした。