個別に予測を行う

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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. [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。

    updated predict page

REST とコマンドライン

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。

後述の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
  • 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

JSON 本文のリクエスト:

{
  "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 application-default print-access-token) \
-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 application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"io/ioutil"
	"os"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	automlpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/automl/v1"
)

// visionClassificationPredict does a prediction for image classification.
func visionClassificationPredict(w io.Writer, projectID string, location string, modelID string, filePath string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// modelID := "ICN123456789..."
	// filePath := "path/to/image.jpg"

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewPredictionClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewPredictionClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	file, err := os.Open(filePath)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Open: %v", err)
	}
	defer file.Close()
	bytes, err := ioutil.ReadAll(file)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ReadAll: %v", err)
	}

	req := &automlpb.PredictRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
		Payload: &automlpb.ExamplePayload{
			Payload: &automlpb.ExamplePayload_Image{
				Image: &automlpb.Image{
					Data: &automlpb.Image_ImageBytes{
						ImageBytes: bytes,
					},
				},
			},
		},
		// Params is additional domain-specific parameters.
		Params: map[string]string{
			// score_threshold is used to filter the result.
			"score_threshold": "0.8",
		},
	}

	resp, err := client.Predict(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Predict: %v", err)
	}

	for _, payload := range resp.GetPayload() {
		fmt.Fprintf(w, "Predicted class name: %v\n", payload.GetDisplayName())
		fmt.Fprintf(w, "Predicted class score: %v\n", payload.GetClassification().GetScore())
	}

	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

import com.google.cloud.automl.v1.AnnotationPayload;
import com.google.cloud.automl.v1.ExamplePayload;
import com.google.cloud.automl.v1.Image;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1.PredictRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.PredictResponse;
import com.google.cloud.automl.v1.PredictionServiceClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;

class VisionClassificationPredict {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    String filePath = "path_to_local_file.jpg";
    predict(projectId, modelId, filePath);
  }

  static void predict(String projectId, String modelId, String filePath) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (PredictionServiceClient client = PredictionServiceClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName name = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);
      ByteString content = ByteString.copyFrom(Files.readAllBytes(Paths.get(filePath)));
      Image image = Image.newBuilder().setImageBytes(content).build();
      ExamplePayload payload = ExamplePayload.newBuilder().setImage(image).build();
      PredictRequest predictRequest =
          PredictRequest.newBuilder()
              .setName(name.toString())
              .setPayload(payload)
              .putParams(
                  "score_threshold", "0.8") // [0.0-1.0] Only produce results higher than this value
              .build();

      PredictResponse response = client.predict(predictRequest);

      for (AnnotationPayload annotationPayload : response.getPayloadList()) {
        System.out.format("Predicted class name: %s\n", annotationPayload.getDisplayName());
        System.out.format(
            "Predicted class score: %.2f\n", annotationPayload.getClassification().getScore());
      }
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';
// const filePath = 'path_to_local_file.jpg';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {PredictionServiceClient} = require('@google-cloud/automl').v1;
const fs = require('fs');

// Instantiates a client
const client = new PredictionServiceClient();

// Read the file content for translation.
const content = fs.readFileSync(filePath);

async function predict() {
  // Construct request
  // params is additional domain-specific parameters.
  // score_threshold is used to filter the result
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
    payload: {
      image: {
        imageBytes: content,
      },
    },
  };

  const [response] = await client.predict(request);

  for (const annotationPayload of response.payload) {
    console.log(`Predicted class name: ${annotationPayload.displayName}`);
    console.log(
      `Predicted class score: ${annotationPayload.classification.score}`
    );
  }
}

predict();

PHP

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

use Google\Cloud\AutoMl\V1\ExamplePayload;
use Google\Cloud\AutoMl\V1\Image;
use Google\Cloud\AutoMl\V1\PredictionServiceClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = '[Google Cloud Project ID]';
// $location = 'us-central1';
// $modelId = 'my_model_id_123';
// $filePath = 'path_to_local_file.jpg';

$client = new PredictionServiceClient();

try {
    // get full path of model
    $formattedName = $client->modelName(
        $projectId,
        $location,
        $modelId);

    // read the file
    $content = file_get_contents($filePath);
    $image = (new Image())
        ->setImageBytes($content);
    // create payload
    $payload = (new ExamplePayload())
        ->setImage($image);

    // params is additional domain-specific parameters
    // score_threshold is used to filter the result
    $params = ['score_threshold' => '0.8']; // value between 0.0 and 1.0

    // predict with above model and payload
    $response = $client->predict($formattedName, $payload, $params);
    $annotations = $response->getPayload();

    // display results
    foreach ($annotations as $annotation) {
        $classification = $annotation->getClassification();
        printf('Predicted class name: %s' . PHP_EOL, $annotation->getDisplayName());
        printf('Predicted class score: %s' . PHP_EOL, $classification->getScore());
    }
} finally {
    $client->close();
}

Python

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"
# file_path = "path_to_local_file.jpg"

prediction_client = automl.PredictionServiceClient()

# Get the full path of the model.
model_full_id = prediction_client.model_path(
    project_id, "us-central1", model_id
)

# Read the file.
with open(file_path, "rb") as content_file:
    content = content_file.read()

image = automl.types.Image(image_bytes=content)
payload = automl.types.ExamplePayload(image=image)

# params is additional domain-specific parameters.
# score_threshold is used to filter the result
# https://cloud.google.com/automl/docs/reference/rpc/google.cloud.automl.v1#predictrequest
params = {"score_threshold": "0.8"}

response = prediction_client.predict(model_full_id, payload, params)
print("Prediction results:")
for result in response.payload:
    print("Predicted class name: {}".format(result.display_name))
    print("Predicted class score: {}".format(result.classification.score))

Ruby

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

require "google/cloud/automl"

project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
model_id = "YOUR_MODEL_ID"
file_path = "path_to_local_file.jpg"

prediction_client = Google::Cloud::AutoML.prediction_service

# Get the full path of the model.
model_full_id = prediction_client.model_path project: project_id,
                                             location: "us-central1",
                                             model: model_id

# Read the file.
content = File.binread file_path
payload = {
  image: {
    image_bytes: content
  }
}
# params is additional domain-specific parameters.
# score_threshold is used to filter the result
params = { "score_threshold" => "0.8" }

response = prediction_client.predict name: model_full_id,
                                     payload: payload,
                                     params: params

puts "Prediction results:"
response.payload.each do |result|
  puts "Predicted class name: #{result.display_name}"
  puts "Predicted class score: #{result.classification.score}"
end