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犬か猫か

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AIの情報

犬か猫か

アップロードした絵や写真、描いた絵が犬か猫かを判断します。(けっこーいいかげん)

パンダ

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累計:123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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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 "7233"

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=7233 -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' => 7233,
        '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' => 7233,
        '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': 7233,
        '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
2021-11-22 10:19:34 85% 0.22063 0.498702 選択する
2021-11-19 13:13:35 85% 0.083411 0.679587 選択する
2021-11-19 11:00:33 79% 0.165609 0.443266 選択する
2021-11-18 18:34:35 79% 0.11285 0.350869 選択する
2021-11-18 18:09:30 87% 0.106227 0.383214 選択する
2021-11-17 09:14:33 100% 0.102556 0.150222 選択する
2021-11-15 15:57:28 88% 0.036658 0.261334 選択する
2021-11-12 18:23:29 100% 0.062988 0.09429 選択する