モデルを作成(トレーニング)したら、predict メソッドを使用して画像の予測をリクエストできます。predict
メソッドは、モデルが予測する画像のプライマリ オブジェクトに基づいて画像にラベルを適用します。
オンライン(個別)予測
このセクションでは、ファイルを個別に送信してアノテーションを生成する手順を説明します。このリクエストはすぐにレスポンスを返します。
また、ファイルのバッチを送信してアノテーション処理を行うこともできます。バッチファイル アノテーションは長時間実行オペレーションで、結果は指定された Cloud Storage バケットに格納されます。
ウェブ UI
Vision Dashboard を開き、左側のナビゲーション バーにある電球アイコンをクリックし、使用可能なモデルを表示します。
別のプロジェクトのモデルを表示するには、タイトルバーの右上にあるプルダウン リストからプロジェクトを選択します。
画像のラベル付けに使用するモデルの行をクリックします。
タイトルバーのすぐ下にある [テストと使用] タブをクリックします。
[画像をアップロード] をクリックして、ラベルを付ける画像をアップロードします。
REST
予測をテストする前に、クラウドでホストされるモデルをデプロイする必要があります。
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- project-id: GCP プロジェクト ID
- model-id: モデルを作成したときにレスポンスで返されたモデルの ID。この ID は、モデルの名前の最後の要素です。例:
- モデル名:
projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
- モデル ID:
IOD4412217016962778756
- モデル名:
- base64-encoded-image: バイナリ画像データの base64 表現(ASCII 文字列)。この文字列は、
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
のような文字列になります。詳細については、Base64 エンコードのトピックをご覧ください。
フィールド固有の考慮事項:
scoreThreshold
- 0~1 の値です。スコアしきい値がこの値以上の値のみが表示されます。デフォルト値は 0.5 です。
HTTP メソッドと URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID:predict
リクエストの本文(JSON):
{ "payload": { "image": { "imageBytes": "BASE64_ENCODED_IMAGE" } }, "params": { "scoreThreshold": "0.5" } }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID:predict"
PowerShell
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID:predict" | Select-Object -Expand Content
出力が JSON 形式で返されます。AutoML Vision モデルからの予測は、payload
フィールドに含まれています。
displayName
は AutoML Vision モデルが予測したオブジェクトのラベルです。score
は、モデルによって特定されたラベルが画像に与える信頼度を表します。これは0
(信頼できない)から1
(信頼度が高い)までの値で表されます。
{ "payload": [ { "annotationSpecId": "7922029656637702144", "classification": { "score": 0.9960259 }, "displayName": "roses" } ] }
Go
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Python
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その他の言語
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