Tensorflow.jsを用いたブラウザで動く物体認識 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 この度exaBaseの「物体名判別」モデルの紹介ページに、その場で試せるデモ機能を追加しました。 前回の「写真に写っていないところを復元する」とともに、実装にあたってはTensorflow.jsというフレームワークを使っています。 この記事では、Tensorflow.js導入までの簡単な解説と注意点、および新しいデモの操作方法を紹介したいと思います。 Tensorflow.jsとは 公式サイト 特徴 開発環境 モデルの書き出し モデルの読み込み 実行 モデルを読み込めない場合 物体名判別デモ 操作方法 結果 まとめ Tensorflow.jsとは TensorflowもしくはKerasで書かれた機械学習モデルを、JavaScriptで扱えるようにするフレームワークです。 学習済みモデルによる推論が主な応用と考えられますが、モデルの構築
第16回 TensorFlow.jsで「じゃんけん」を判別してみよう|Tech Book Zone Manatee
今年2018年4月にJavaScriptライブラリTensorFlow.jsがGoogleによって公開され、ブラウザ上で機械学習のモデルの構築・学習や学習済みモデルの実行などが可能になりました。 以前と比べて機械学習がより身近なものになっています。 TensorFlow.jsを使い独自データを利用して、Webカメラからリアルタイムで「じゃんけん」を判定するWebアプリケーションを作ってみましょう。 1．はじめに TensorFlow.jsでは学習済みモデルを使った様々なデモが公開されています。学習済みモデルはGoogleのAPIを通じて利用することができます。 TensorFlow.js js.tensorflow.org/ しかし独自で学習した学習済みモデルを使用する際、少し注意が必要な点がありますので実際にアプリケーションを作成しながらポイントを解説していきましょう。 今回のアプリケー
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
