2022/10/16
金木犀の黄色とコスモスのピンク色。秋の訪れです。肌寒くなってきました。今日も暖かくして寝よっと。
2022/10/16
学習データの諸々の設定を確認できます。学習データをExportするための設定もあり、TensorFlowやONNX形式のファイル出力が可能です。ONNXはOpen Neural Network eXchangeの略で「オニキス」と読みます。Deep Learningモデルを様々なフレームワーク間で交換するためのフォーマットです。
出力ファイル形式が選択できます。
今回はONNXとTensorFlowの二種類を試しました。ONNXを選択すると、以下のWindowが立ち上がりますので、Exportボタンを押しました。
その後、Downloadボタンを押せば、自身のPCに学習済みファイルが保存できました。
こんな感じで可視化できましたが、フローは結構長いものでした。最適化されていないのでしょうか？(今後、要調査)。
ちなみに、TensorFlowの方(model.pb)も実行結果は問題ありませんでした。2022/10/16
SIGN INすると、以下のメッセージが出ますが、チェックを入れて「I agree」ボタンを押します。
Custom VisionのProjects画面が出てきましたので「NEW PROJECT」を選択します。
今回のProject内容は、以前のブログでお話しした「ひらがな」の識別(分類)にしました。必要事項を入力して「Create project」ボタンを押します。
次に、学習画像の読み込み画面が出ますので「Add images」を押して、
初めに「あ」の学習画像を読み込み、Tag「a」をつけた後、Uploadします。
次に、「う」の学習画像を読み込み、Tag「u」をつけた後、Uploadします。
Training Typeを聞いてくるので、Quick Trainingを選択して、「Train」ボタンを押すと、
学習が始まります。
Browse local filesを選択し、テスト画像「あ」を読み込むと、学習モデルに従った予測が行われます。あ(a)を正しく判定できました。
次に、テスト画像「う」を読み込むと、これも、う(ｕ)を正しく判定できました。
2022/10/15
「クイックスタート(Webポータル)」をクリックすると、Custom Visionのリソースの作成が必要であることが分かりましたので、Azure Portalから自身のアカウントで設定を行いました。
その後は、流れに沿ってリソースを作成します。ちなみに、日本国内でCustom Visionが利用できるのは、現時点(22/10/10)で東日本リージョンのみですね。
以下の条件で環境構築ができました。
価格帯には、F0とS0があるようですが、性能が異なるのは以下の表の通りです。F0でもお遊び程度に使う分には問題ないレベルです。
画像の高さ/幅(ピクセル単位)の最小値については、以下の(注)がありました。2022/10/11
その後、大和ミュージアムへ。一度行ってみたかったのですが、戦争末期の暗い歴史を考えると複雑な気持ちになりました。
館内に10分の１スケールの戦艦大和の模型が展示されています。巨大な船体であることがよく分かりましたが、すでに時代は「戦艦の時代」から「戦闘機の時代」だったんですよね･･･。
館内の展示の中に人間魚雷の「回天」もありました。「回天」の話はYouTubeで以前見たことがありましたが、実物を見ると、こんなに小さく、狭い所に人が入っていたんだと･･･。
その後、海上自衛隊呉資料館(てつのくじら館)に寄って、正面に展示してある超巨大な「潜水艦あきしお」の艦内を見学して、呉をあとにしました。
広島市内に戻り、名物のカキを食して、ホテルで就寝。
原爆ドームを見た後に、奥さんのリクエストで尾道に途中下車することにしました。
2日間の計画なしの旅でしたが、結果的に内容は充実していたように思いました。次に旅行する時は計画を立てて、余裕のあるスケジュールで、あまり歩かなくても済むようにしたいと思います･･。
Author: Dr.BobT
興味のおもむくままに生涯考え続けるエンジニアでありたい。