Image Classification

Image Classification(画像分類)コンポーネントは、ユーザーが画像を様々なクラスに分類することを可能にし、同じ精度を提供します。

セットアップ

1. Intellibot Machine Learningプラグインがインストールされていることを確認してください。詳細については、プラグインを参照してください。
2. ツールボックスで、Machine Learning を展開します。Image Classification(画像分類) コネクタをGlobal Objects にドラッグアンドドロップします。
3. プロジェクトを保存します。MLモデルは同じディレクトリに生成されます。

構成

1. 画像分類を構成するには、Global Objects を展開し、ImageClassifier を右クリックし、Configure をクリックします。
2. Image Classifier Model画面が開きます。プロジェクトの要件に従って、イメージ クラスの横にあるプラス記号をクリックして、イメージ クラスを追加できます。 例として、クラス名に healthy(健康) と diseased(病気) を追加してみましょう。両方のイメージ クラスは、Image Class のドロップダウン メニューの下に表示されます。
   
3. イメージ クラスを作成したら、各イメージ クラスを 1つずつ選択し、Import ボタンをクリックして、そのクラスのイメージを追加します。または、Capture ボタンを使用して画面からイメージをキャプチャすることもできます。
   
   
4. すべてのクラスのイメージがアップロードされたら、次の手順では、画像分類モデルデザイナーの Train セクションをクリックしてモデルをトレーニングします。

モデルのトレーニング

1. Train(トレーニング) タブでは、要件に応じてユーザーが変更できる分類子の設定が表示されます。または、既定の設定でモデルをトレーニングできます。
2. Train をクリックします。モデルのトレーニング後、モデルの精度が表示されます。それぞれの信頼度でテストデータの画像分類を見ることができます。
   
3. モデルの精度に応じて、分類子の設定を微調整し、モデルを再トレーニングすることができます。

モデルのテスト

1. Test タブをクリックして、作成したモデルをテストデータでテストします。
2. インポートもしくは、キャプチャ ボタンをクリックして、テストイメージを追加します。
3. Test ボタンをクリックします。分類結果が画像の下に表示されます。
   
4. 画像分類モデル デザイナーを閉じます。

モデルを使う

1. Global Objectsの下の ImageClassifier をダブルクリックして、オブジェクト エクスプローラーの Methods のコンポーネントを表示します。
2. ClassifyImageコンポーネントをデザイン サーフェイスにドラッグ アンド ドロップすると、画像が入力として受け取られ、モデルによって予測されるクラスと信頼度が返されます。
3. このコンポーネントを自動化フローに接続します。