この記事では、直近までで制作したAndroidアプリを紹介いたします。
このアプリは、深層学習の画像分類とCRUD処理を載せたものです。
今回は仮に、レンタカー業者をテーマにしました。以下の画像はメニュー画面になります。
アプリ名 : CarIdentify
それぞれのメニューは、以下のようなものを想定しています。
・ユーザー情報: レンタカー業者の店舗従業員
・車情報: 店舗に属するレンタカーの情報
・画像分類(テスト): resnet-50の事前トレーニング済みモデル
・トヨタ車画像分類: resnet-50のモデルをトヨタ車10種の画像で再トレーニングし画像分類
ユーザー情報リスト
従業員の情報を管理する部分です。
リストに移動後、1人分のデータの詳細を選択します。
詳細からは更新と削除が行えるページに遷移するようにしました。
新規登録は新しい従業員データを作成するものです。
車情報
車の情報を管理する部分です。
リストに移動後、1人分のデータの詳細を選択します。
詳細からは更新と削除が行えるページに遷移するようにしました。
新規登録は新しい車のデータを作成するもので、従業員データの部分とほぼ同じです。
こちらは貸し出し可否のステータスも加えました。
画像分類(テスト)
resnet-50のモデル(ファインチューニングなし)で画像分類します。
ファインチューニングしていないので、車種名でなくボディタイプで分類されます。
トヨタ車画像分類
トヨタ車10種でファインチューニングしたモデルを使って画像分類をします。
選択した写真はTOYOTA YARISです。
数値が58.59%と一番高くなっており正しく分類されています。