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ぴえん判定

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AIの情報

ぴえん判定

画像からぴえん度を判定します。

ノットぴえん ぴえん ぴえんこえてぱおん ぴえんヶ丘どすこい之助

累計:65人

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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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アップロードして頂いた画像のフェイスタイプを16タイプの中から判定いたします。
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。

10.ファンタジージョブ判定(68人)

ファンタジー作品にでてくるどのジョブかを判定。項目が多く、パーセンテージに差がでませんが、興味のあるかたは試してみてください。

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 "5724"

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=5724 -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' => 5724,
        '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' => 5724,
        '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': 5724,
        '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
2020-12-08 01:03:32 56% 0.330054 1.24802 選択する