Firebase ML Kitで自作のカスタムモデルを使って料理・非料理画像を判定できるようにした - クックパッド開発者ブログ会員事業部の山下(@farmanlab)です。 Androidエンジニアとしてクックパッドアプリの開発を担当しています。 今回はGoogle I/O 2018で新しく発表されたML Kitをクックパッドのデータで学習したモデルを使って検証した話をします。 機械学習モデルの利用にあたって、研究開発部の菊田(@yohei_kikuta)の協力の元で検証を行いました。 これからお話する内容がイメージしやすいよう、 クックパッドの料理・非料理を判別するモデルを動かした実機デモをお見せします。 これは料理と判定された確率がfood、料理ではないと判定された確率がnon-foodというラベルのスコアで表示されているデモです。 (非)料理画像において(non-)foodのラベルのスコアが大きくなり正しく判別できていることが分かります。 モデルは MobileNetV2 tensorflow-gpu==1
