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Visual Recognition with Core ML

Watson Visual Recognition と Core ML による画像の分類。 画像は Visual Recognition によって訓練済みの深層ニューラルネットワークを用いてオフラインで分類されます。

このプロジェクトには、2つのプロジェクトを含む QuickstartWorkspace.xcworkspace ワークスペースが含まれています:

  • Core ML Vision シンプル: Visual Recognition を用いてローカルに画像を分類する。
  • Core ML Vision カスタム: 特別な Visual Recognition モデルを訓練(トレーニング)し、より専門家された分類をおこなう。

始めるまえに

Xcode 9 以降と iOS 11.0 以降がインストールされていることを確認してください。これらのバージョンは Core ML をサポートするために必要です。

ファイルの入手

リポジトリをローカルに複製するには、GitHub を使用するか、リポジトリの .zip ファイルをダウンロードしてファイルを展開します。

Core ML Vision シンプルを実行する

組み込まれた Visual Recognition モデルが、一般的なオブジェクトを識別します。画像は Core ML フレームワークで分類されます。

  1. Xcodeで QuickstartWorkspace.xcworkspace を開きます。
  2. Core ML Vision Simple スキームを選択します。
  3. シミュレータまたはデバイス上でアプリケーションを実行します。
  4. カメラアイコンをクリックし、写真ライブラリから写真を選択して、画像を分類します。シミュレータにカスタム画像を追加するには、Finder からシミュレータ ウィンドウに画像をドラッグします。

Tip: このプロジェクトには、樹木や菌類を分類する Core ML モデルも含まれています。含まれている2つの Core ML モデルを切り替えるには、ImageClassificationViewController で使用したいモデルのコメントを外します。

ImageClassificationViewController の ソースコード 。

Core ML Vision カスタムを実行する

このプロジェクトの第2部は、第1部のモデルを引き継いでおり、一般的な種類のケーブル (HDMI、USBなど) を識別するための Visual Recognition モデル (Classifier とも呼ばれます) を訓練します。 訓練済みのモデルをダウンロード、管理、実行するには、Watson Swift SDK を使用してください。 Watson Swift SDK を使用することで、基礎となる Core ML フレームワークについて学ぶ必要はありません。

Watson Studio で Visual Recognition をセットアップする

  1. Watson Studio にログインします。このリンクから、IBM Cloud アカウントを作成したり、Watson Studio にサインアップしたり、ログインすることができます。

  2. サインアップまたはログイン後、Watson Studio の Visual Recognition インスタンスの概要ページに移動します。

    Tip: 以降の手順で迷った場合は、ページの左上にある IBM Watson ロゴをクリックして、Watson Studio のホームページに移動します。 そこから "Watson services" の下で、サービスの横にある Launch tool ボタンをクリックすることで、Visual Recognition インスタンスにアクセスできます。

モデルを訓練する

  1. Watson Studio の Visual Recognition 概要ページで、カスタムボックスの Create Model をクリックします。

  2. 作成した Visual Recognition インスタンスにプロジェクトがまだ関連付けられていない場合は、プロジェクトが作成されます。 プロジェクトに Custom Core ML と名前を付けて Create をクリックします。

    Tip: もしストレージが定義されていなければ、refresh をクリックします。

  3. Training Images ディレクトリにあるサンプル画像の各 .zip ファイルを、ページの右側のデータペインにアップロードします。データペインの Browse ボタンをクリックして、モデルに hdmi_male.zip ファイルを追加します。また同様に usb_male.zip、 thunderbolt_male.zip、vga_male.zip ファイルをモデルに追加してください。

  4. ファイルがアップロードされたら、各ファイルの隣にあるメニューから Add to model を選択し、それから Train Model をクリックします。

モデル ID と API キーをコピーする

  1. Watson Studio のカスタム モデル概要ページで、(関連付けられているサービスの横にある) Visual Recognition のインスタンス名をクリックします。

  2. 下にスクロールして、作成した Custom Core ML Classifier (Visual Recognition モデル) を見つけます。

  3. Classifier の Model ID をコピーします。

  4. Watson Studio の Visual Recognition インスタンス概要ページで、Credentials タブをクリックし、次に View credentials をクリックします。サービスの api_key か apikey をコピーしてください。

    重要: api_key によるインスタンス化は、2018年5月23日以前に作成された Visual Recognition サービスインスタンスでのみ機能します。5月22日以降に作成された Visual Recognition インスタンスは IAM (Identity and Access Management) を使用します。

classifierId と apiKey をプロジェクトに追加する

  1. プロジェクトを XCode で開く。
  2. Model ID をコピーし、ImageClassificationViewController ファイルの classifierID プロパティにペーストする。
  3. api_key もしくは apikey キーもコピーし、ImageClassificationViewController ファイルの api_key もしくは apikey プロパティにペーストする。

Watson Swift SDK をダウンロードする

Cocoapods 依存管理マネージャーを使用して、Watson Swift SDK をダウンロードしてビルドします。

  1. Cocoapods をインストール。

  2. ターミナルを開いて、Core ML Vision Custom ディレクトリに移動。

  3. 以下のコマンドを実行して、Watson Swift SDK をダウンロードし、ビルドする:

    pod install

    Tip: SDK のアップデートを定期的にダウンロードして、このプロジェクトのアップデートと同期してください。

カスタム モデルをテストする

  1. QuickstartWorkspace.xcworkspace を Xcode で開く。

  2. Core ML Vision Custom スキーマを選択。

  3. シミュレータまたはデバイス上でアプリケーションを実行します。

  4. カメラアイコンをクリックし、写真ライブラリから写真を選択して、画像を分類します。シミュレータにカスタム画像を追加するには、Finder からシミュレータ ウィンドウに画像をドラッグします。

  5. 新しいバージョンの Visual Recognition モデルを、右下の更新ボタンで反映します。

    Tip: アプリを使用するには、Classifier (Visual Recognition モデル) のステータスが Ready である必要があります。Watson Studio の Visual Recognition インスタンス概要ページで、Classifier のステータスを確認します。

ImageClassificationViewController の ソースコード 。

次はどうする

Core ML Visual Recognition with Discovery プロジェクトを使用して、別の Watson サービスをカスタム プロジェクトに追加する。

リソース