Custom Classifier

まず、識別できるようになりたい画像を選択してそれぞれの画像の名前を入力します.
ADDを押すと識別するカテゴリを増やすことができます.

画像が多い場合は表示が重くなるため以下のボタンで非表示にしてください.

次に、上で指定した画像を使用して、あなたの識別器を学習します.
学習が終わるまでしばらくお待ちください.
調整できるパラメータ(隠れ層の数, エポック数)を以下に用意しておきます.

Lossで表示される値が小さくなると間違いが少ないよという意味です.
隠れ層の数を増やすとより正しく識別できるようになるかもしれません.
エポック数は要は時間です.長くなるほどよく識別できるようになるかもしれません.

学習経過を表示します.

学習したファイルを前回保存していれば、再利用可能です.
初めての場合は、ここは飛ばしてください.
保存した.jsonファイルおよび.binファイルを持っていれば以下で両方とも指定してください.

学習した識別器が正しく動くかを確認します.
正しいかどうかを確認したい画像を選んでください.
思ったようにならなかった場合は、上の学習画像を増やして再度試してください

他の人でも使えるように、または自分のブログやサイトで使えるように保存しましょう.
もう一度学習することなく使うことができます.
jsonファイルおよびbinファイル両方とも大事に保管してください.
ブログや他サイトで使うには、jsonファイル,binファイル,下記のソースコードが必要です.

保存したjsonファイルとbinファイルをサーバで同じディレクトリにおいてください.
jsonファイルを開いてそこに書かれている".model.weights.bin"ファイルにそのファイルへのURLを書いてください.ただしドメインはなしです.
例えば,http://urusulambda.github.io/aaa/bbb/model.weights.binに置いた場合は、aaa/bbb/model.weights/binとしてください.

以下のコードを参考に使用してください. まずheadには以下を貼り付けてください.

また、本文のどこかに以下のHTMLおよびjsコードを貼り付けてください.