photo_ai

画像認識モデル作成、モデルを用いたFAST APIでの判別結果表示

Requirement

• Python 3.7.3

Module

• tensorflow==1.15
• tensorflow==2.9(多分いける)
• tensorflow hub
• iclawler(photo_get.py)
• pykakasi(photo_get.py)
• fastapi(main.py)
• python-multipart

How To Use

使用パッケージのインストール(option)

 pip install -r requirements.txt

学習画像を用意する

用意したい画像の名前を配列に記述する(value.py)

# 取得したい画像名を追加...
value_list = [
  'カブトムシ',
  'コカブトムシ',
  'サイカブトムシ',
  'アカアシクワガタ',
  'オオクワガタ',
  (etc...)
]

get_photo.pyを実行して画像収集(./photos & ./resizeが作成され、保存)

python get_photo.py

学習モデルの作成

get_photo.py実行後のresizeフォルダ内に集められた画像で学習モデルを作成

• 学習モデルの保存先が引数で設定可能ですが、非推奨(フォルダが存在しない場合のエラー防止,API使用時のモデル読み込み時のデフォルトパスが既に設定されている為)

python retrain.py --image_dir=resize --how_many_training_steps [学習回数]

python retrain.py --image_dir=resize --how_many_training_steps 5000

画像判定APIの起動

起動後、index.phpで画像をpostして動作確認可能です
*失敗する場合はフォルダのパーミッションを見直す

python main.py