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Azure Custom Visionを使ってFace APIを勉強してみたら新入社員の個性が出すぎた話

Azure Custom Visionを使ってFace APIを勉強してみたら新入社員の個性が出すぎた話 2019-04-27Leave a comment
Azure Custom Vision学習用画像

はじめに

高専時代は超伝導の研究、プログラムなんて授業でかじった程度、クラウド? 何それ? おいしいの? そんな私がFIXERに入って約一か月経ち、研修でAzureの様々なリソースを触りました。今回はその中でも新入社員の中で一番盛り上がった、Azure Custom Visionを使ってFace APIを学習した研修についてご紹介します。

Azure Custom Visionについて

Azure Custom Visionとは、画像分類器(画像に含まれている要素のタグ付け、分類)を構築、デプロイ、改良できるCognitive serviceです。画像をアップロードし、タグをつけることで、どういった画像にそのタグが付くのかを学習してくれます。さらに、Quick Testで画像をアップロードすると、その画像にタグの要素がどれくらい含まれているかをパーセンテージで表示してくれます。

最初の研修で行ったのは、有名な絵画を複数枚アップロードし、画家のタグを付けるというものです。Quick Testで絵画をアップロードすると、その絵画をタグの中の誰が描いたのかを予想してくれます。詳しくはこちらをご覧ください。

Microsoft Custom Vision Service を使用して画像を分類する

https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/modules/classify-images-with-custom-vision-service/

新入社員の個性があふれてしまった話

さて、問題はここからです。今度は新入社員個々でリソースを作成して、独自のプロジェクトを発表してみようということになりました。自分の好きなように作成したプロジェクトを発表すると聞いて、私含め新入社員たちの目の色が変わります。入社式で多くの先輩社員から「新風を巻き起こしてくれ」と言われたことを思い出しました。使いどころは間違っているかもしれませんが。

私が作ったプロジェクトはこちらです。

学習用画像

「仮面ライダー」「スーパー戦隊」「ウルトラマン」の画像をそれぞれ9枚用意し、タグを付けました。これで特撮の分類が可能なはずです。

精度もなかなかです。早速Quick Testを行ってみましょう。

まずは仮面ライダーの画像をアップロードしてみます。

なんと、仮面ライダーが99.9%でした。ここまでの精度の高さには驚きです。

次は、どれにも当てはまらない画像をアップロードしてみました。

仮面ライダーとウルトラマンで迷っているみたいですね。触っていくうちに何だか愛着もわいてきた気がします。

まとめ

今回は、Azure Custom Visionを使って、Face APIについて学習を行いました。私は特撮の画像分類にチャレンジしてみました。ほかの新入社員も「いろんな『あべ』という名前の方の画像を集めて、どの『あべ』さんかを当てるプロジェクト」など面白いプロジェクトを作っていました。私のプロジェクトは、一部の男性社員には好評だったようです。これからの研修も、ユーモアを忘れずに勉強していきたいと思います。失礼しました。

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