ドラッグ操作のみで簡単! Labellioで画像識別モデルを作成してみた

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「Labellio」は、プログラミングや画像認識の知識がなくても、オリジナルの画像認識モデルを作成できるサービスです。リリースされてから少し時間はたっていますが、今でも十分実用的なサービスだと思います。

1.学習データの準備

今回は、Labellioでリンゴとオレンジを判別するモデルを作成します。学習データの準備としてLabellioというフォルダの中に、appleとorangeというフォルダを作成し、それぞれの中にリンゴとオレンジの画像を30枚ずつ用意します。また、Labellioではzipファイルに圧縮しておく必要があります。

2.データセットの作成

Labellioにアクセスすると、この画面になります。すでに作成してあるデモのモデルを使うこともできますが、今回は「try」からオリジナルのモデルを作成します。

「Create Dataset」をクリックします。

名前はapple orangeにして「Add Data」からデータを追加します。データの準備をするときにappleとorangeというフォルダに分けて用意しておくと、自動でラベル付けしてくれます。

(画像はすべてUnsplashより)

3.モデルの作成

次に、モデルを作成します。「Models」を選択して「Create Model」をクリックします。

名前をtestとして、「Select Dataset」から先ほど作成した「Dataset apple orange」を選び、「Create」をクリックしてモデルを作成します。

4.テストする

学習が終わると、この画面になります。下にスクロールすると、学習曲線も確認できます。モデルのテストをするために、上から「Test」を選択します。

「Select Test Data」からリンゴの画像をアップロードしてみます。

正しく判別できました。

(画像はすべてUnsplashより)

最後に

今回は、Labellioで、まったくコードを書かずに、リンゴとオレンジを判別するモデルを作成しました。簡単なドラッグ操作のみでモデルを作成できるので、ぜひ初心者の方も試してみてください。