前回、SR董卓を判定しようとして失敗しました。
Custom Vision Service の説明が結構フワッとしていて、なんとなしに使ってしまいました。
使ってみて改めて考えてみると、画像から特徴を抜き出し概念として捉えているっと思いました。
その概念にタグを設定して識別しているんじゃないかな。
なので、SR董卓といった個ではなく、もっと抽象的なものを判定するのに向いていそうっというわけで 解任済み武将カード を判定する事にしました。
前回、判定に使用したSR董卓は、解任済み武将カードの一覧から一点だけ抽出したものになります。
以下を学習させます。
解任済み武将カード
Twitterのハッシュタグより適用な画像を判定させてみます。
twitter.com
結果は以下の通り。
お!いい感じです。
色々と試してみましたが、明らかに違う画像に対して高得点を付けているものが何点かありました。
Custom Vision Serviceさん、私にはわからない共通点を見出しているんだろうか。
この明らかに違うものを排除していくにはどうするんだろう。
そのタグに対するケースを増やしていき精度をあげるのが王道っぽいですね。
エラーケースを追加して個別に裁く方法は取れないように思える。
あとは、何点以下は除外といった しきい値 の設定ですね。
人間の仕事って良い学習データを集めてきて Custom Vision Serviceさん に与えて、しきい値を調整するっていう泥臭い事なのかな。
なんか農業している気になってきた。