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仏像判定

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仏像判定

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ブログの紹介で作成しました:https://urawaza-omote.com/aimaker-image-classification/

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リアル・3D、男女問わず、判定事態は可能なので、
自分の画像や、ツイッターのアイコンなどで使っている画像でお楽しみいただければと思います。

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 "2545"

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=2545 -F apikey=$apikey -F "file=@/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' => 2545,
        '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' => 2545,
        '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': 2545,
        '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
2018-10-26 09:39:36 79% 0.348318 0.589473 選択する
2018-10-26 05:31:31 51% 0.26778 1.0383 選択する
2018-10-26 00:53:38 62% 0.531657 0.795897 選択する
2018-10-24 09:17:36 60% 0.476042 0.858916 選択する
2018-10-24 09:00:36 60% 0.486387 0.930028 選択する
2018-10-24 02:24:37 64% 0.522208 0.784519 選択する
2018-10-24 01:12:37 83% 0.340895 0.554214 選択する