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GitHubへ『Manually image classification for AI』を公開しました

2019年5月26日

画像がOKかNGか手動で分類して画像を縮小して保存するphpプログラム『Manually image classification for AI』（英語）をGitHubに公開しました。

AIにおいて教師あり学習で画像がテーマに合っているか違うのか学習させるためには、事前に大量の画像を用意してテーマに合うものとそうでないものを手動で分類する必要があります。
都合のいい画像だけを見せるだけではどの辺が見るべきポイントなのかわからないので、うまく判定できません。
そのうえで、学習内容にない分類済みの画像も見せて学習精度が上がったのかどうか判定する必要があるので、さらに多くの画像を用意する必要があります。

そのための画像は、flickrと『image-loader-from-flickr』で集めるとして。
そこからWindowsならエクスプローラーで分類しようか...と思っても、大量のファイルが1フォルダー上にたまっていると、2019/05/26現在どうも（加えて画像の中身を表示する設定にすると）Windowsは処理が重くなりなかなかイラっとします。

そこでブラウザ上から分類しようというのが『Manually image classification for ai』（英語）です。
理屈上は多人数同時編集対応しているので、助け合って分類するとよりいいんじゃないかと思います。
（同じ画像を複数人が分類したときは、一番最初に分類したのが採用されます。）

使い方は英語でも書きましたが（RequirementとInstallあたり）...

• php7が動くサーバーを用意してください。
  他のphpバージョンは知りません。
  
  
• 以下のフォルダーを用意し、読み書きできるように属性を変更してください。
  'images'、'yes'・'no'
  
  
• 'images'フォルダーに分類させたい画像を入れてください。
  対応画像はGIF/PNG/JPEGです。
  
  
• ブラウザから分類をし終えると'yes'・'no'フォルダーに画像が分類されるので、AI学習データー作成用に活用します。
  
  

という感じで使っていきます。

なお、『Manually image classification for ai』（英語）は日経ソフトウェアの2017年11月号に掲載されていた『P021.index.php』を参考にしました。

日経ソフトウエア 2017年 11 月号

posted with amazlet at 19.05.26

日経BP社 (2017-09-23)

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『Manually image classification for AI』（英語）では、以下の点を修正しています。

• 参照フォルダーをソースコード冒頭に持ってきたり、HTML部分をソースコード末尾へ分離することでカスタマイズを容易にしました。
  
  
• オリジナルの画像は移動させないことで、作業のやり直しを用意にしました。
  yesまたはnoフォルダーから不要なファイルを削除すればOKです。
  
  
• その場で画像を縮小するので、取扱が容易になります・・・といいのですが。
  
  

投稿者 kuze : 2019年5月26日 20:32

• API『call_picture_from_amazon』について、PA-APIが無効化されてもキャッシュから商品画像URLを返せるバージョンを公開しました(2019/07/10更新)
• Flickrから指定したキーワードに関する画像とかをダウンロードするimage-loader-from-flickrを公開しました
• anichecker_call_hatenabookmarkにサムネイル出力項目を追加しました
• アニチェッカーで前期または来期のアニメ情報をサクッと見られる機能を追加しました

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