ダストボックスマイハウス: XcodeのCreateMLを使ってMLモデルファイルを作成

今回は野菜の画像認識を実装したいので、野菜の画像データを集めてMLモデルファイルを作成する。
環境

参考にしたサイト

１．Open Image Dataset のすべてのデータをダウンロードするには重すぎるため、指定したタグの画像のみダウンロードする。
まず、Explore画面にて、画像のタグを確認する

２．次に「OIDv4-Tooklit」を使って画像をダウンロードする。
Gitはこちらhttps://github.com/EscVM/OIDv4_ToolKit
レポジトリをクローン

git clone https://github.com/EscVM/OIDv4_ToolKit.git

環境設定

cd OIDv4_ToolKit
pip install -r requirements.txt

main.py を実行

python3 main.py downloader --classes Carrot --type_csv train

--classesのあとにダウンロード対象のタグを指定する。上記の例の場合はCarrot(人参)
--type_csvのあとに訓練データ(train)、検証データ(validation)、テストデータ(test)を指定できる。すべての場合はall。
ダウンロードしたファイルのフォルダ構成は以下

train
├─Bell Pepper
├─Cabbage
├─Carrot
├─Potato
└─Tomato
test
├─Bell Pepper
├─Cabbage
├─Carrot
├─Potato
└─Tomato

３．MLファイルを作成する。
xcodeのOpen Develper Tool > CreateMLを起動

NewDocumentを選択したのち、Image Classifierを選択

ProjectName等を記入

Training DataとTesting Dataそれぞれに画像が入ったtrainフォルダ、testフォルダをドラッグ＆ドロップ

最後にTrainボタンを押す

古いMacですが、Training Dataが2,836枚、Testing Dataが566枚で15分くらいで完了

作成したOutputファイルはドラッグ＆ドロップで取り出せます

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