電腦視覺

[電腦視覺] 如何應用 Cloud AutoML Vision 辨識怪盜基德、工藤新一、服部平次

資料準備

首先我們用 Google Search 來收集這三位角色的圖片作為訓練資料,這邊可以利用 google-images-download 這個 tool 批次下載圖片。

如下圖,將下載的圖片分別整理至三個角色各自的資料夾中。

圖片 1

Cloud AutoML Vision 有兩種上傳訓練圖片的方式,這邊我們使用 Cloud Storage 匯入。

首先,將收集好的訓練圖片上傳至 Cloud Storage (alpha 有限定要在 PROJECT_ID-vcm 這個 bucket 裡面,假如你的 project ID 是 test-123 那麼就要上傳到 test-123-vcm 這個 bucket)。

如下圖:

圖片 2

接著要建立一個 CSV 檔案描述訓練圖片 URL 和其所對應的 labels,CSV 內容節錄部分如下:

gs://-vcm/Conan/HarleyHartwell/98.jpg,HarleyHartwell

gs://-vcm/Conan/HarleyHartwell/99.jpg,HarleyHartwell

gs://-vcm/Conan/JimmyKudo/1.jpg,JimmyKudo

gs://-vcm/Conan/JimmyKudo/10.jpg,JimmyKudo

然後將該 CSV 也上傳到 Cloud Storage 中,如下:

圖片 3

創建 Dataset

  1. 在 Cloud AutoML Vision 的 console 中,點選 「NEW DATASET」。圖片 4
  2. 填入 Dataset 名稱,指定好 CSV 的 Cloud Storage URL,點選 「Create Dataset」(訓練資料如果很多的話,需要稍等片刻等待資料匯入完成)。圖片 5
  3. 匯入完成後,可以在「IMAGES」tab 可以看到匯入圖片的縮圖。圖片 6

模型訓練與評估

  1. 在「TRAIN」tab 點選 「TRAIN NEW MODEL」按鈕圖片 7
  2. 選擇 Training budget (理論上 compute hour 愈多,訓練出來的 model 準確率越高),然後按下 「START TRAINING」按鈕 (這通常需要一些時間)圖片 8
  3. 沒錯,你完全不需要具備 machine learning 的背景知識,就可以訓練出一個 machine learning model。訓練完成後,可以在「EVALUATE」tab 看到訓練的結果,包括 Precision、Recall、Confusion matrix 等指標 (參照 lee 文)圖片 9

利用模型預測

到這邊我們已經完成了這個柯南角色辨識器啦!切到「PREDICT」tab 上傳一張你想要辨識的圖片,這個辨識器就會告訴你這個角色是誰,並且有一個信心分數 (0 ~ 1)。

圖片 10

頁面下方也會給出 prediction API 的使用範例。你不需要擔心這個 API 是 host 在哪邊也不需要擔心 scaling 的問題,Cloud AutoML 會幫你代管這個 API 服務。

圖片 11

持續迭代優化模型準確率

你也許會問,有什麼方式可以提升 model 的準確率呢?在 Cloud AutoML 當中,因為 training 和 evaluation 是由 Cloud AutoML 自動處理,因此我們只能藉由提升訓練資料的品質,來提升模型的準確率。

切換至 「IMAGES」tab,我們發現在 JimmyKudo 的訓練資料當中,其實有些圖片並不是 JimmyKudo,因此我們可以將這些錯誤的訓練資料刪除,提升訓練資料的品質,如下圖。

圖片 12

整理完各類別的訓練資料之後,我們再重新訓練一個新的 model,準確率果然有顯著的提升。

圖片 13

Cloud AutoML 獨家搶先體驗

結合 AI 大眾化的趨勢,Google Cloud 首席合作夥伴:GCP專門家架設了「Cloud AutoML 獨家體驗專區」,讓所有人都能即刻感受 Cloud AutoML 的威力。

圖片 14

若想客製化擁有自己的 Cloud AutoML 模型,GCP專門家提供以下教學文章與應用案例:

  1. [手把手教學] 快速啟用 Cloud AutoML Vision:Google 最新機器學習產品!
  2. 如何應用 Cloud AutoML Vision 辨識屈中恆、宋少卿、鈕承澤!
  3. Google 三大機器學習產品比較

擁有專屬自己的機器學習模型

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