データセットの準備

猫と犬の画像が12,500枚あるデータサンプルデータ
「Kaggle Cats and Dogs Dataset」を使います。
まず、ダウンロードします。

Kaggle Cats and Dogs Dataset
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=54765

ダウンロードしたら、PetImagesフォルダの中に「Cat」と「Dog」があるので、これを使います。

Jupiter Notebookの起動

Jupiter Notebookの起動をする
前提として、Anacondaで仮想環境をOpen Terminalを選択し、ターミナルを起動する

jupyter notebook

WebブラウザでJupiter Notebookが起動する
http://localhost:8888/tree

ノートブックの作成

モデルを保存するフォルダまで移動する。
ここでは、「catdogmodel」フォルダを作成したので、そこまで移動。

Newを選択し、Python３を選択。

ノートブックの名前がデフォルト名になってるのでリネームする

ここでは、名前を「catdog」にしました。

犬と猫の画像分類モデルを作成する

１.データセットの読み込みを実装する

2.モデルの学習をする

モデルの学習は１００％になるまで続けられる。（処理時間が少しかかる）

3.モデルの評価

モデルの評価は１００％になるまで続けられる。（処理時間が少しかかる）

4.Turi Createモデルの保存とCore ML形式のモデルの保存

Turi Createモデル「ImageClassification.model」
Core ML形式「ImageCatDog.mlmodel」が出力された。
完了！！

※Jupiter Notebookの終了

Jupiter Notebookの終了は、ターミナルで「Ctrl」+「C」し、
Shutdownダイアログで、「y」を選択する

試したこと

iPhoneで、カメラロールから、犬と猫の画像を分類して、推測してみた。

作成した犬と猫の画像分類モデルを
Xcodeに、「ImageCatDog.mlmodel」をインポートして、犬と猫の画像分類

猫１００％

猫１００％

犬１００％

犬９９％

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