이미지 인식 AI를 사용한 LINE BOT를 재료로 감자 칩을 사용하여 만들어 보았습니다.

소개

스스로 촬영한 이미지를 사용하여 학습 모델을 만들고 LINE Bot을 통해 이미지 인식시켰습니다.

만드는 법

2z ( @2zn01 ) 님의 3개의 기사를 참고했습니다.

지금 화제의 AI를 web상에서 누구나 부담없이 만들 수 있는 「AI 메이커」를 만들어 보았다

지금 주목의 AI 앱을 간단하게 만들 수 있는, 「AI 메이커」의 API를 공개했습니다!

이미지 인식 AI를 사용하여 LINE BOT을 만드는 방법

LINE Bot은 편리

앱을 만드는 경우 iOS와 Android 버전을 만들 필요가 있다고 생각합니다만, LINE Bot이라고 하나만 만드는 것만으로 좋기 때문에 UI로서 간단합니다.

힘든 일

학습 모델을 만들기 위해 이미지를 스스로 준비했습니다. AI 메이커는 태그에서 자동으로 이미지 데이터를 수집하고 학습하는 것이 특징이지만, 이번에는 스스로 촬영한 이미지를 사용하여 학습 모델을 만들었습니다. 4종류의 감자칩을 사 와 접시에 넣어 20장씩 각도를 바꾸어 화상 촬영합니다만, 해 보면 상당히 힘들었습니다.

준비한 이미지
4종류의 감자칩을 20장씩, 1280 pixel x 851 pixel의 화상 사이즈로 준비해, AI 메이커내에서 학습시켰다.


종류
사진 예
사이즈
준비한 매수


우스시오

1280픽셀 x 851픽셀
20장

콩소메

1280픽셀 x 851픽셀
20장

노리시오

1280픽셀 x 851픽셀
20장

두꺼운

1280픽셀 x 851픽셀
20장


만든 AI 메이커 : 감자칩을 구별하는 것은 여기
2019년 6월 21일 시점에서 종합 랭킹 111위입니다.

동작

동작은, Youtube 로 봐 주세요.

QR 코드

감자 칩을 결정하는 LINE Bot을 사용해보십시오.

그 후

그 후, 호수 이케야·칼비의 포테치 판별도 만들었습니다.
호수 이케야와 칼비의 감자칩(우스시오)을 구분합니다.
전회는 학습용의 화상의 사이즈는, 1280pixel x 851pixel 였습니다만, 화상 인식의 학습 모델에 사용하는 화상은 일반적으로 보다 작게 해 모델 학습에 부하를 가하지 않도록 하고 있는 것 같기 때문에, 이 2 회의 모델 작성에는 400pixel x 265pixel의 사이즈의 화상을 20~22장 정도 사용했습니다. 또, Negative(아무도 없다) data라고 하는 것을 넣는 일도 있다고 알고, 이번은, 호이케야 or 칼비 or 어느 쪽도 아니다라는 화상 세트를 준비해 학습시키고 있습니다. Negative data에는 호수 이케야 김 소금, 갈비 김 소금, 버섯 산, 죽순 마을, 아폴로 등의 이미지로 총 20장의 이미지를 사용했습니다.

이것도 시도해보십시오.