こんにちは。世界では異常事態が続き、フルリモートとなった今、猫とペットボトルのキャップでサッカーをして遊ぶことだけが生きがいになりました。AndroidエンジニアのTsutouです。
子供やペットの写真を、手軽にアップロードしてもらいたい
弊社のアプリ、Fammは家族アルバムアプリなので、写真/動画アップロード機能の対象となる写真は子供、ペットの写真になります。
しかし、アップロード画面を表示した時、大抵は料理だったり、スクショだったり、風景だったり、データフォルダには色々な画像がありますね。
そこで、子供やペットの写真をもっと手軽にアップロードしてもらいたい、との思いからiOS版ではCore MLを使ってアップロードレコメンドが実現されています。
今回は、Androidでも実装する運びとなり、その際にML Kitを使用した際の事例になります。
MLKit (Auto ML Vision Edge) って?
ML Kitは、Googleの機械学習にまつわる様々な機能を、Firebaseを通してモバイルで実行できる様にするSDK群です。(まだBeta版です 2020/4/23現在)
顔認証や、画像ラベリング、オブジェクト認識、バーコードスキャン、翻訳と様々なものが用意されています。
今回使用するAuto ML Vision Edge(以下、AutoML)は、Firebaseのコンソール上で独自の画像分類モデルを作成でき、形式を選んで簡単にアプリ上で使用できるものです。
今回はAutoMLで、独自の画像分類モデルを作っていきたいと思います。
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