Self AI Builder

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Latest Release 2019-12-2 version 0.1.0 *Beta release

English follows Japanese:

概要 – Overview

このアプリケーションでは、自分で持っている、もしくは用意した画像データをもとに、画像分類の機械学習モデルを作成および利用することができます。

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This application can build Deep Learning Models of Image Classification using your image data. And you can use the model for yourself.

注意事項 – Notice

  • 本アプリケーションはGoogleアカウントを用いた認証を必要とします。Googleアカウントをお持ちでない方は別途ご用意ください。
  • 認証に際して、Googleアカウントに付随した情報(アカウント名およびメールアドレス等)をアプリケーション内に 保持します。予めご了承ください。なお、認証データについては本アプリケーションの保守および改善のみに使用します。詳細についてはプライバシーポリシーの内容をご確認ください。
  • 機械学習モデルの構築に際して、ラベル設定された画像データはビルドサーバーにアップロードされます。これらデータに関しても 本アプリケーションの保守および改善以外の用途では使用いたしませんが、予めご了承ください。

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  • This application needs your Google account for authentication. If you do not have Google account, please prepare it.
  • Please note the application stores information registered on Google account such as names and e-mail addresses for authentication. The authentication data is used only for maintenance and improvement of this application. For details, please see my privacy policy.
  • Please note the image files labeled for building models are uploaded to the build servers. These data also is used only for maintenance and improvement of this application.

機能紹介 – Functions

プロジェクト一覧 – Projects

[メニュー] -> [プロジェクト] を選択
  • 作成済みのプロジェクト一覧が表示されます。
  • 新しくプロジェクトを作成する場合は[新規プロジェクト]ボタンを選択してください。
  • 既存のプロジェクトを編集する場合は、該当するプロジェクトの[編集]ボタンを選択してください。不要になったプロジェクトを削除する場合は、該当するプロジェクトの[ – ]ボタンを押下してください。
  • なお、プロジェクトを削除した場合、定期バッチ処理にて該当のプロジェクト情報はサーバー側からも消去されます。バッチ処理が行われる前に同名のプロジェクトにて再作成した場合は、削除前の情報が復旧されます。

なお、サンプルプロジェクトとして”sample”プロジェクトが初回ログイン時に生成されます。このプロジェクトは設定そのままモデルのビルドを行うことが可能です。参考としてご活用ください。

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  • Show the list of created your projects.
  • To create a new project, please touch the [New Project] button.
  • To edit an existing project, please touch the [Edit] button. If you delete a project, please touch the [ – ] button of each project.
  • When a project is deleted, the information of deleted project is also deleted from the server side during scheduled batch processing. If you re-create project specified the same name as deleted project before scheduled batch processing, the deletion is restored.

A “sample” project is generated as a sample project when you log in for the first time. This project allows you to build a model in its initial state. Please use it as a reference.

プロジェクト作成 – Create a new project

[プロジェクト一覧] -> [新規プロジェクト] を選択
[Projects] -> [New Project]
  • 新規プロジェクトを作成することができます。
  • 入力内容の誤りや、入力規則違反等については、[登録] ボタン選択時にメッセージが表示されます。その内容に従い是正してください。
  • プロジェクト名および画像ファイルのサイズについては、プロジェクト作成後に変更することはできませんのでご注意ください。

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  • Create a new project with some parameters.
  • If there are some wrong parameters, messages is shown when the [Register] button is touched.
  • Please note that the project name and image file size cannot be changed after the project is created.

プロジェクト詳細 – Project details

[プロジェクト一覧] -> [プロジェクトごとの編集] を選択
[Projects] -> [EDIT]
  • プロジェクトの各種設定の変更や、ラベルの設定を行います。
  • プロジェクトの各種設定について、変更可能な箇所については、[編集] ボタンより変更することが可能です。
  • ラベルを新規追加する場合は、[新規ラベル] ボタンを選択してください。ダイアログが表示されますので、ダイアログにラベル名を入力するとラベルが追加されます。
  • ラベルに画像を追加、削除する場合は、ラベルごとの[編集] ボタンを選択してください。ラベルごとの編集画面が表示されます。
  • ラベルをまるごと削除する場合は、ラベルごとの[ – ] ボタンを選択してください。なお、プロジェクト削除時と同様、定期バッチ処理にてデータは消去されます。
  • プロジェクト設定およびラベル設定が適切に行われると、[ビルド] ボタンが有効化されます。[ビルド] ボタンを選択することで、機械学習モデルの構築処理が起動されます。
  • 機械学習モデルの構築処理は専用サーバーにて実施されます。プロジェクトの設定や画像の大きさ、量によって必要な処理時間は変わってきます。また、他ユーザーが処理中の場合は処理開始までしばらく待つことがあります。

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  • Change project parameters and setup labels.
  • About changeable parameters, the [Edit] button is activated.
  • Adding a new label, please touch the [New Label] button. after a dialog is shown, please input label name.
  • To add or remove images from a label, select the [Edit] button for each label. The edit screen of each labels will be displayed.
  • When deleting labels including image data, select the [-] button for each label. As with the project deletion, the data is erased by scheduled batch processing.
  • If the project settings and label settings are done properly, the [Build] button is activated. Touching the [Build] button send a building request of Deep Learning Model.
  • The Deep Learning Model is built on a dedicated servers. Processing time will vary depending on project settings, image size, and volume. Also, if other building requests are processing, it may wait for a while until the process starts.

リクエスト詳細 – Request details

[プロジェクト詳細] -> [結果] を選択
[Project Details] -> [Result]
  • 機械学習モデル構築処理が完了すると、該当リクエストの詳細を確認することが可能になります。
  • 該当リクエスト実施時のプロジェクト設定や、モデル構築処理の所要時間、モデルの精度などの詳細を確認することができます。
  • また、モデル構築が正常に完了した場合、[AIアプリ起動] ボタンが有効化されます。こちらのボタンより、構築した機械学習モデルを用いた予測アプリを起動することができます。

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  • After completed the model building processing, you can check details of the request.
  • You can check details such as the project settings at the time of executing the request, the time required for the model building process, and the model accuracy.
  • In addition, when model building is completed successfully, the [Launch Prediction app] button is activated. From this button, you can launch a prediction application that uses the Deep Learning Model that you have built.

AIアプリの起動 – Launch Prediction App

[リクエスト詳細] -> [AIアプリ起動] を選択
[Request Details] -> [Launch Prediction App]
  • 学習済み機械学習モデルを用いて、カメラ撮影もしくはライブラリ内に既にお持ちの写真を用いて、画像分類の予測処理を行うことができます。
  • その場でカメラ撮影される場合は[カメラ] ボタンを選択してください。
  • ライブラリから写真選択される場合は[ライブラリ] ボタンを選択してください。なお、[ライブラリ] ボタンから写真選択される場合は、写真のトリミングを行うことが可能です。
  • カメラもしくはライブラリから写真選択後、[検出開始] ボタンを選択することで、画像分類の予測処理が実行されます。予測処理完了後、画面上に上位3つのラベルについての確からしさがパーセント表示にて出力されます。

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  • Using a Deep Learning Model you have built, you can perform image classification prediction processing using a camera or a photo you already have in the library.
  • Touch the [Camera] button when taking a photo with the camera on the spot.
  • When selecting photos from the library, touch the [Library] button. If you select a photo from the [Library] button, you can crop the photo.
  • After selecting a photo from the camera or library, touch the [Start Detection] button to execute the image classification prediction process. After the prediction process is completed, the accuracy of the top three labels is output in percentage on the screen.

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