マイクロソフトが公開した機械学習モデルの訓練を容易にできる「Lobe」を試してみた。 - Qiita

マイクロソフトがLobeというツールを公開しました。 このツールを使うことでとても簡単に画像分類の機械学習モデルを作ることができます。 Lobeの画像分類には「ResNet-50 V2」と「MobileNetV2」の２つのmodelを使用することができます。 それぞれのmodelには特徴があり目的や実行環境に合わせて使い分ける必要があります。 ResNet-50 V2を使用すると高い予測精度を達成できますが、予測時間が長くなりより多くのメモリが使用されます。 MobileNetV2は予測速度が速く、メモリ使用量は少ないですが、予測精度は高くありません。 ある程度のマシンパワーがある環境で高い精度が必要なときはResNet-50 V2を使用し、 スマホやRaspberry PiなどではMobileNetV2を使用することになると思います。 どちらのmodelを使用しても転移学習を用いることで

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"Lobe: 画像分類 + 「ResNet-50 V2」と「MobileNetV2」 + 学習したmodelはエクスポートしてCoreMLやTensorFlowで利用 / 予測が間違っている場合は、下記の画像で示した場所をクリックするとLabelが修正されて再度Trainingが行われ" 2020

[i_matsui]

[[TensorFlow][TensorFlow Lite]