先週の土曜日、Japan Azure User Group 9周年イベントで LT してきました。
タイトルからお察しの通り、懇親会でのネタ的な内容だったので、このスライドに大した話は書いてありません。
せっかくなので、デモを構築した手順をまとめておきたいと思います。
Azure Custom Vision とは
Azure Custom Vision は、画像に任意のラベルを適用した判別モデルを構築できる Azure の AI サービスです。
似たようなサービスに Computer Vision もありますが、プリセットのラベルのみなので、自由にカスタマイズできるところが大きな違いです。
画像判別モデルを構築する
画像判別モデルは、Custom Vision Web サイトを利用して、画像のアップロード→トレーニング→評価の３ステップで構築できます。
このあたりの情報は多いので、公式ドキュメントなどを参照してください。
docs.microsoft.com
今回は、Dockerfile にエクスポートしたかったので、コンパクト ドメインを選択しました。プロジェクトを作成する際に、General (Compact) を選択します。
プロジェクト作成後、五等分の花嫁の原作から集めてきた画像に、五つ子の名前をタグづけしてアップロードしました。
Dockerfileにエクスポートする
トレーニングした画像判別モデルをアプリケーションに組み込むには、いくつかの方法があります。
最もお手軽なのは、Custom Vision Web サイトで提供されるマネージドな API を呼び出すことですが、アプリケーションの形式に合わせて、画像判別モデルをエクスポートできます。
今回は、Dockerfile を選択しました。コンテナ環境ならどこでもデプロイできます。Azure であれば、Web Apps とか Container Instances とか Kubernetes Services など、用途に合わせてサービスを選択することができます。
注意点として、コンテナ環境で動作するのですが、内部的に Azure 側への通信を行なっているため、完全なオフライン環境では動きません。
完全なオフライン環境で動かしたいときは、CoreML のような iOS 向けの形式を選択しましょう。
画像判別モデルを Docker コンテナでテストする
ダウンロードした ZIP を展開すると、Python で書かれたアプリケーションと Dockerfile が入った構成になっています。
Dockerfile をビルドして、ローカルで実行します。
$ docker build -t thara0402/gotobun:2.0.0 . $ docker run -it --rm -p 8080:80 thara0402/gotobun:2.0.0
あとは API を呼び出せば良いのですが、最近気に入っている Visual Studio Code の拡張にある REST Client を使いました。
上記では、Azure Blob Storage にアップロードした画像 URL を渡していますが、/image で API を叩くと、画像データをそのまま POST することもできます。
原作から集めてきた未来の花嫁の画像を渡してテストしました。
まとめ
Azure Custom Vision は、画像に好きなラベルをつけて、自分だけの画像判別モデルを作ることができるサービスです。画像判別モデルは、アプリに合わせたフォーマットでエクスポートして組み込むこともできます。
少ない学習データ（最低５枚）でも大丈夫ですし、画像アップロード、トレーニング、評価の３ステップなので、何か自分の楽しめるネタで試してみるといいと思います。
気になる？未来の花嫁の予想結果ですが、長女か三女の可能性が高いようでした。ちなみに、五つ子の過去が明らかになる 11 巻は 9/17 に発売です。
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- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2019/09/17
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