AIで牛乳キャップの画像仕分に挑戦 その２

前回の投稿で、牛乳キャップの画像の仕分けにIBMのWatsonを使う旨記載しましたので、今回はWatsonについてご紹介をしようと思います。

WatsonにはAIサービスがいくつもあって、そのうちの一つが今回使うVisual Recognitionというサービスなんです。下のイメージの「画像系」のところが該当します。

Visual Recognitionにはデモサイトがあって、学習済みの分類機に画像をドロップするとその画像に写っているものを予想してくれます。

サイトの下の方にあるカメラのロゴをクリックすると画像を選択できます。

さっそく牛乳ビンのイラストをドロップしたところ、汎用分類機では以下のような結果がでました。
（分類の結果は0.00（低）～1.00（高）で確度を表すスコアにより判定されています。）

汎用分類機

白っぽい色であり、ボトルが描かれていて、それが飲み物であるところまで高確度でわかっているようです。

やや自信無さげにネジ蓋式容器とか香水瓶なども予想リストに入っています。

食品に特化した分類機もあり、それによる分類結果も以下の通り示されていました。

食品用分類機

「食品」であるというヒントはAIにとってかなり大きな意味を持つのでしょうね。

このイラストが牛乳であることを絶対の確信をもって見抜いているようです。

では、ここに牛乳キャップの画像をドロップするとどうなるでしょうか？

→やってみました。

汎用分類機

こちらも色については、浅黄色とベージュということで、正解です。

浅黄は牛乳キャップ自体の色、ベージュは背景の色でしょうね。

beer mat というのは、ビールのグラスの下に敷くコースターですね。

十分うなずける結果です。

食品用分類機

食品用分類機では、乳製品とかチーズなどと予測されています。

きっと、下の画像のような感じのものと間違われているのでしょうね。

さすがにこれはやむなしです。。

このデモは誰でも使えますので、是非遊んでみてください。

さて、Visual Recognitionには自分専用のカスタム分類機を作る機能がありまして、牛乳キャップの仕分けにはそれを使うことになります。

Visual Recognitionでカスタムの画像分類機を作成するためには、IBM Cloudにユーザ登録する必要があります。
料金プランを選ぶことができるようになっておりまして、「ライト」ですと使用量に制限がありますが、無料で使用することができます。

次回からは実際に機械学習を行います。