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陶磁器判定

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AIの情報

陶磁器判定

陶磁器の種類と産地を判定します

陶器 磁気 九谷焼 瀬戸焼 備前焼 笠間焼 益子焼 越前焼 美濃焼 常滑焼 信楽焼 萬古焼 丹波立杭焼 萩焼 有田焼 伊万里焼 唐津焼 壺屋焼 磁器

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APIを使う!

HTTP request

POST https://aimaker.io/image/classification/api

Query parameters

Parameters
id

integer

Required
モデルのIDを指定してください。
本モデルを使用する場合は "2478"

apikey

string

Required
APIキーを指定してください。
あなたのAPIキー: ログインして確認する

file

binary

※Required
画像ファイルを指定してください (jpg, png, 10MB以内)

base64

binary

※Required
画像をBase64形式に変換したものを指定してください (jpg, png, 10MB以内)

※上記のfile、base64のいずれかは必須となります

CURL Example

curl -X POST -F id=2478 -F apikey=$apikey -F "[email protected]/path/to/image/sample.png" "https://aimaker.io/image/classification/api"

PHP Example

$ch = curl_init();
curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_URL         => "https://aimaker.io/image/classification/api",
    CURLOPT_POST        => true,
    CURLOPT_POSTFIELDS  => [
        'id' => 2478,
        'apikey' => "$apikey",
        'file' => new CURLFile("/path/to/image/sample.png"),
    ],
    CURLOPT_SSL_VERIFYPEER => false,
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
]);
$result = curl_exec($ch);
$response = json_decode($result, true);
print_r($response);
curl_close($ch);

Ruby Example

require 'rest_client'
response = RestClient::Request.execute(method: :post, url: 'https://aimaker.io/image/classification/api',
    payload: {
        'id' => 2478,
        'apikey' => 'apikey',
        'file' => File.new('/path/to/image/sample.png'),
    }
)
puts response

Python Example

import requests
response = requests.post(
    'https://aimaker.io/image/classification/api',
    data={
        'id': 2478,
        'apikey': 'apikey'
    },
    files={
        'file': open('/path/to/image/sample.png', 'rb')
    }
)
print(response.json())

Valid Response

JSON representation
{
    "state": 1,
    "url": "https://aimaker.io/sample.png",
    "labels": {
        "0": {
            "score": 0.997,
            "label": "ラベル0"
        },
        "1": {
            "score": 0.003,
            "label": "ラベル1"
        }
    }
}

Invalid Response

JSON representation
{
    "state": 0,
    "messages": [
        "不正なアクセスです。"
    ]
}

学習状況モニター

学習履歴

学習日時 accuracy loss_train loss_test モデル選択
2018-10-15 01:55:52 11% 2.40477 2.80562 選択する
2018-10-14 21:29:41 17% 2.34362 2.7356 選択する
2018-10-14 20:59:43 13% 2.38812 2.76184 選択する