[SWIFT] [Apprentissage automatique] J'ai essayé la détection d'objets avec Create ML [détection d'objets]

Ce que j'ai mis en œuvre cette fois

Préparation

Cette fois, j'ai essayé celui qui détecte et identifie Coin comme Gif au début. Quoi préparer --Environ 100 données (photos Jpeg)

• RecognizingObjectsInLiveCapture
• Compte IBM Cloud Annotations (gratuit) ―― 1 boule de yen ~ boule de 500 yens c'est tout.

• Create ML est dans l'Open Developer Tool en cliquant avec le bouton droit de la souris sur Xcode, alors créez un modèle à partir de là.

Types approximatifs d'apprentissage automatique

Pour l'apprentissage automatique ・ Classification des images ・ Classification sonore ・ Classification des actions ・ Détection d'objets Cependant, cette fois, nous implémenterons la détection d'objets, c'est-à-dire la détection d'objets.

Qu'est-ce que la détection d'objets?

La détection d'objet fait référence à la détection d'un objet, il est donc nécessaire de juger "ce qui est dans l'image". Par conséquent, «photographie» et «informations de position» sont nécessaires. Prenez des photos à l'avance et stockez-les dans des dossiers. (Nom du dossier = nom de la classification) Cette fois, nous voulons détecter et identifier les pièces, nous avons donc besoin d'un dossier de 500 yens à 1 yen et des informations de position de chaque image. → Cliquez ici pour en savoir plus sur la détection d'objets. Entraînement du modèle de détection d'objets dans Create ML

procédure

--Collecter des données. (Prenez la photo que vous souhaitez détecter) --Classez les données collectées à l'aide d'IBM Cloud Annotations (ci-après dénommées IBMCA), spécifiez les informations de localisation et créez un ensemble de données. --Créer un modèle en plaçant le fichier créé par IBM CA dans Create ML

• Essayez de tester sur Create ML
• Essayez-le dans l'exemple d'Apple

Prendre une photo (préparer les données)

En ce qui concerne les photos, j'ai préparé environ 100 photos de Coin cette fois.

Photo ・ Photos sous différents angles ・ Environ 30 feuilles sont disponibles pour chacun des trois modèles de grand, moyen et petit format. ・ L'arrière-plan est unifié et blanc

Créer un ensemble de données (fichier JSON)

La détection d'objets nécessite non seulement des photos mais également des fichiers JSON (car les informations de localisation sont requises), donc cette fois j'ai utilisé compte IBM Cloud Annotations (gratuit). Créé. Comment le faire est comme suit.

· Cliquez sur Continuer IBM Cloud

・ Cliquez sur un nouveau projet

・ Cliquez sur la localisation

・ Saisissez le nom du fichier et saisissez-le car vous pourrez D & D la photo au démarrage du projet.

・ Faites glisser vers l'objet (pièce cette fois) et placez-le ・ Le nom de l'étiquette peut être entré sur le côté droit.

・ Comme le nom de l'étiquette une fois décrit peut être sélectionné dans la liste du bas en haut à gauche, il est efficace d'ajouter l'étiquette à la pièce.

・ Après avoir attaché l'étiquette à toutes les photos, exportez à partir du fichier afin qu'il puisse être utilisé dans Create ML.

・ Succès si ce fichier est généré

-Vérifiez s'il y a un fichier JSON dans le dossier

Créer un modèle avec Create ML

Une fois le jeu de données créé, faites un clic droit sur Xcode et lancez Create ML

Sélectionnez Détection d'objet et D & D le dossier de l'ensemble de données que vous avez créé précédemment Il semble que ce n'est pas bon si le nombre de répétitions de l'apprentissage (je pense) est grand, mais même s'il est extrêmement petit, la précision ne sera pas obtenue, donc si elle est douce, essayez de l'augmenter un peu et de l'ajuster. (J'ai essayé 300, 600, 1000 cette fois, mais cela n'a pas changé.)

Après avoir appris, testez-le et s'il n'y a pas de problème, retirez le modèle. (Peut être retiré par D & D)

Essayez-le avec la reconnaissance d'objets dans Live Capture

Après cela, téléchargez et ouvrez RecognizingObjectsInLiveCapture fourni par Apple.

D & D le modèle créé par Create ML ici

Le code lit à l'origine un modèle appelé Object Detector et s'agit-il d'un croissant ou d'une banane? Parce qu'il y a quelque chose à détecter et à identifier

guard let modelURL = Bundle.main.url(forResource: "ObjectDetector", withExtension: "mlmodelc")

À

guard let modelURL = Bundle.main.url(forResource: "coindetection", withExtension: "mlmodelc")

Implémenté en réécrivant le nom du modèle généré cette fois

Est-ce généralement réussi? Vous pouvez tout faire, du jeu de données à la mise en œuvre en environ 2 heures, alors essayez-le!

finalement

J'ai utilisé un échantillon cette fois, mais comme c'est un gros problème, j'aimerais me mettre au défi de le faire avec Swift UI à l'avenir! De plus, j'aimerais relever des défis allant de la création d'un ensemble de données lié à l'apprentissage automatique à la mise en œuvre, donc si vous êtes intéressé, veuillez également vérifier cela!

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Je suis également membre du corps professoral du secondaire, mais j'aime apprendre des compétences et faire de la recherche! Si vous avez une demande technique ou une recherche, veuillez nous contacter par DM ci-dessous. https://twitter.com/oka_yuuji