機械学習

機械学習モデル作成

Teachable Machine ←学習とモデル作成はこちらから

画像分類

音声コマンド認識

ポーズ推定

の３パターンの機械学習モデルを作成できる

使用例

画像プロジェクトで　顔　👍 ホワイトボード（背景）　を識別する機械学習モデル（判定用データ）を作成

顔を撮影する場合のコツ

表情を多少変えながら撮影

顔の向き　カメラからの距離　を少し変えながら撮影

　こうすることで、学習後にカメラに映った顔が撮影時と多少異っても顔と識別しやすくなる

ハンドサイン　👍　を撮影する際のコツ

顔が含まれないように隠すか、顔をカメラから遠ざけて撮影　（顔を認識させないように工夫）

手とカメラの距離、向き、手を左右入れ替える　などバリエーションを増やして撮影する

こうすることで、（顔と同様）

背景を撮影する際のコツ

学習のノイズとなるようなものが映らないようにする。

明るい窓を背景にした場合や、部屋の照明（明るさ）も学習されることに注意。

モデルを　エクスポート　する

カメラ入力を　オフ　にする

モデル（判別用データ）を　アップロード　する

共有可能なリンク　を　コピー　する。このURLは後ほどMaxのパッチャーで使用する。

機械学習用パッチャー

MA07素材 フォルダの 機械学習2023

フォルダの tm5cloud.maxpat を編集して自分の学習モデルを読込ませて利用できる。

このパッチャーは外部のHTMLファイルを読込んで使用している。パッチャーとHTMLファイルは同じフォルダに入れておく必要がある。

tm5cloud.maxpat のプレゼンテーションモード

プレゼンテーションモードを終了する（実行モードのまま）

tm5cloud.maxpat の実行モードで操作する

１

読み込むモデルに合わせて

image.html

speech.html

pose.html

の接続を切り替える。

２

機械学習で作成モデルのURLを組み込む

コピーしておいた 共有可能なリンク を貼り付け

Enterキーを押す（メッセージを送信）

※パッチャーの入力済みURLは事前に講義担当者が　顔　ピース　ホワイトボード　の３クラスを学習したモデルのURL

３

jWeb（内蔵ブラウザ）のSTARTボタンを押す

４

クラスのラベルを編集、追加する必要があれば修正する

分類パターンが４より増える場合、分類の判定オブジェクトもコピーして追加する

tm5cloud.maxpat にはサブパッチャーとして他のパッチャーに組み込んだ際に判定結果を出力するアウトレットが入っている

ファイル GTM.maxpat にtm5cloud.maxpatをサブパッチャーとして入れて置いた。

編集して利用する。

モデルの更新のトラブル対応

モデルの更新とキャッシュのクリア

クラウドにエクスポートしたモデルを再学習やクラスの追加で更新可能
新規にモデルを作り直さない場合はモデル読み込み用のURLは変化なし

更新するモデルではクラスのラベル名を変更しておく
モデルを読み込んでもラベルが変化しないなら更新前のモデルが読み込まれている

モデルの更新がうまくできない場合は、Max8のWebキャッシュをクリアすると解消する場合がある

方法

デスクトップをクリック（ファインダーを起動）

⌘ ＋ SHIFT ＋ L でファインダーでライブラリを開く

CEF 96 フォルダまでたどり着く

Cache フォルダを開く

Cache フォルダにあるファイルを全て削除する。
index-dir フォルダは残して置く（削除できない）