判定する花を選ぶ（種）
押すと上に表示され、判定できます。ここに並んでいる花が、このモデルの判定できる花のすべてです。 写真はいずれも学習に使っていないものを選んでいます（1種220枚で打ち切った、あふれた分から選択）。 学習した画像をそのまま並べると当たって当然になるためです。
この画面が判定できる花
見本の画像を読み込めませんでした。学習させた花は以下のとおりです。
判定はこのブラウザの中で動いています ONNX Runtime Web で、学習済みモデルをそのままブラウザに読み込んで実行しています。 画像も判定結果もサーバーには送っていません。 サーバー側は静的ファイルを配るだけで、判定用のプログラムは動いていません。 社外に出せないデータを扱う案件では、この形にできます。
仕組み ImageNet で学習済みのモデル（MobileNetV3）を土台に、花の画像で転移学習しました。 学習は手元のGPUで行い、できたモデルを ONNX 形式で書き出しています。 精度をほぼ落とさずに半分の大きさにする（fp16）変換をかけ、8.4MBにしてあります。 読み込みは初回だけで、2回目以降はブラウザのキャッシュから出ます。
このデモで判定できるのは、上の種だけです ここに無い花を入れれば、当然この中のどれかに寄せて答えます。 何を学習させたかを隠さないことが、この手の仕組みでは重要だと考えています。 判定できる対象は、モデルではなく学習させる画像で決まります。
学習データ Wikimedia Commons から、再利用が許可されている画像（CC BY / CC BY-SA / CC0 / パブリックドメイン）のみを収集しました。 出典・著者・ライセンスはこちらに掲載しています。