Google AIYキットの機械学習モデル

機械学習は、データで発見されたパターンと関係に基づいて予測を行うことができるソフトウェアモデルを構築するための手法です。 これらのモデルを試して、機械学習の実際の動作を確認してください。

• サポートされているデバイス：Google AIY Vision kit, ここで入手: https://store.gravitylink.com/global

独自のモデルを作成しましたか？ 今後のプロジェクトへの寄付を受け付けています。

顔検出器

顔検出器モデルは、画像から顔を見つけて識別します。 また、各顔の「喜びスコア」も提供します。

犬/猫/人間検知器

Dog / Cat / Human Detectorは、画像に犬、猫、または人がいるかどうかを識別し、識別されたオブジェクトの周りにボックスを描画できます。 MobileNetモデルアーキテクチャに基づいています。

ディッシュ分類器

Dish Classifierモデルは、画像内の食品を識別するように設計されています。 MobileNetモデルアーキテクチャに基づいており、2,000種類以上の食品を認識するようにトレーニングされています。

画像分類器

Image Classifierデモは、1,000種類のオブジェクトを識別するように設計されています。 このデモでは、SqueezeNetモデルまたはGoogleのMobileNetモデルアーキテクチャを使用できます。

Nature Explorer

Nature Explorerには、iNaturalistコミュニティから提供された写真でトレーニングされた、MobileNetに基づく3つの機械学習モデルがあります。 これらのモデルは、4,080の異なる種（〜960鳥、〜1020昆虫、〜2100植物）を認識するように構築されています。

種と画像は、Visipediaが整理したiNaturalist 2017競争データセットのサブセットです。