TensorFlowを使って物体認識Webアプリを作ってみる⓪

noteに最初の記事を投稿してから何をするかフワッとしまま1週間が経ってしまったので、そろそろ何か作らなければと焦りはじめました。

なんかnoteの使い方がまだよくわかってないけど個人的にnoteは自分の経験・体験を色んな人に共有するものみたいな位置付けになっていて、僕みたいなホントに自分用のノートというかメモ代わりにしている人って少ないんだろうなと思ってきた。

だから多分この記事も「TensorFlowを使って物体認識Webアプリを作ってみた」っていう方がnoteっぽいんだろうなと思うけど、ここは自分のために備忘録がてら、どんなふうに勉強を進めたのかを書こうと思ったのでこのような形にしました。

ちなみに今回は目標とスケジュール設定するだけで、何か手を動かしたわけではないです。

ただ何を勉強するか宣言してやる気を出したいだけです。

目標を設定する

目標はタイトルにもあるようにTensorFlowを使って物体認識のwebアプリを作る。

ちょうどいいUdemyの動画もあったので、これを参考にしながら何かオリジナルのものを作ろうと思います。

【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門

目標を設定するときに一番必要な物って、アウトプットだと思う。

当たり前何だろうけど、自分が勉強した結果として目に見える成果物を作らないと、使えるスキルにならないし達成感もないはず。

今回のアウトプットは物体認識ができるWebアプリと作成までをまとめたnote記事の2つとします。

あともうひとつ大事なのは、一度作ると決めたものを作りきるまで他のものに手を出さないこと。

あるあるかもしれないけど〇〇をやろうと思って勉強をはじめたのに、隣の青い芝生に目移りしちゃって結局全部中途半端みたいな。

晩ご飯にカレーを食べたいなと思ってカレーを作ってる途中で「あ、やっぱオムライス食べたいわ」とか思いはじめてカレーを作りっぱなしのままオムライス作っちゃう、みたいな。

あんまいい例えじゃなかった。

なので途中で気が変わるかもしれないけど、一度やると決めたものはやり切ろう。

目標達成のための現状課題

もちろんTensorFlowを使ってWebアプリを作るにあたって、何も見ないでササっと作れるわけではない。

なので、わからないことをまとめてみる。

・TensorFlowを使った物体認識モデルの学習方法(2.x)

・TensorFlowを使った物体認識モデルの推論方法(2.x)

・Flaskを使ったWebアプリ実装方法

・FlaskでTensorFlowのモデルを使う方法

どうせなら新しいバージョンがいいだろうということでTensorFlow2.xで実装を考えてます。

2.xの勉強はチュートリアルでもやりながら手を動かす感じ。

FlaskはさっきあげたUdemyの動画をやってできるようにする。

今後の予定

①TensorFlow2.xの勉強

②MNISTを使って手書き文字認識をする

③MNISTのモデルをいじって精度を上げる

④物体認識モデルを使ってみる

⑤物体認識モデルをいじって精度を上げる

⑥Flaskを使って物体認識のWebアプリを作る

1.xからいろいろと変わっているらしいので、MNISTを使って2.xに慣れていこうかと思う。

それが終わったら、TensorFlowの学習済みモデルを使って物体認識をしてみてWebアプリにしてみる。

ちょうどいい気もするので①〜⑥をそれぞれ記事にしようかな。

買ってからほとんど使っていないRaspberry pi3もあるので、これが終わったらラズパイでの物体認識でもやりたい。

あとアプリ開発もやりたい。

こうやって目標達成の前に色々と手を出して、全部中途半端になるんですね。。。