Amazon Rekognitionでネギを見分ける

AI

はじめに

人気シリーズ、AIで「ねぎ」と「たまねぎ」を見極めよう!の最新記事です。これまでの記事では、転移学習によりモデルを作成していましたが、Amazon Rekognitionは、トレーニング済みのモデルでかなりの確度で画像認識が出るとの噂をききました。今回は、これを使って見きわめをしてみるぞ。

ちなみに、過去の記事はこちら。

 

 

Amazon Rekognition

AmazonはAmazon Rekognitionという画像認識(動画も可)サービスを提供してます。これは、Amazonが持つ膨大なデータを用いて学習させたモデルを用いて処理を行っており、実際に利用したユーザからはかなりの精度で画像認識ができると高い評価を得ているようです。

ちなみに、Rekognitionはtypoではないです。

 

前提

CentOS7

 

Credentialの設定

Amazon Rekognitionを使うにはCredentialを設定する必要があります。AWSのページでユーザにAmazonRekognitionのアクセス権を付与してください。

一からユーザを作る場合は、ユーザを追加の画面からプログラムによるアクセスを有効にします。

次の画面でポリシーの付与ができますので、ここでAmazonRekognitionを選択します。

ユーザが作成されると、アクセスキーとシークレットアクセスキーが表示されます。

 

既存のユーザでアクセスキーの作成を実行してもいいです。

このアクセスキーとシークレットアクセスキーを~/.aws/credentialsに記述します。

Amazon Rekognitionで「ねぎ」「たまねぎ」判定

まずは、クライアントライブラリであるboto3をインストールしておきます。

スクリプト

こんな感じのスクリプトで行けます。

画像認識、識別

次の画像を使って画像を認識させてみましょう。

次のように画像認識を行います。

このレスポンスは下記の通りでした。植物とはわかるけど、玉ねぎとは出ませんね。

次は、この画像で試します。

こちらも植物とはわかるけど、ねぎとは出ませんね。

残念。どちらも植物以上の詳細な見分けはできないようです。

まとめ

今回は、「ねぎ」「たまねぎ」の見きわめをAmazonRekognitionでやってみました。結果は少し残念でしたが、ざっくりとした分類であればかなりの確度で回答を出してくれていますので、用途を決めて用いれば利用価値がありそうです。Googleにも似たAPIがあるようなので、次回はGoogleでチャレンジします!!

 

 

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