はじめに
このプロジェクトでは、Flask ウェブアプリケーション内で TensorFlow.js を使って事前学習済みの MobileNetV2 モデルを展開するプロセスを案内します。MobileNetV2 は主に画像分類に使用される軽量の深層ニューラルネットワークです。TensorFlow.js を使うことで、機械学習モデルを直接ブラウザ内で実行でき、インタラクティブなウェブアプリケーションが可能になります。Python のウェブフレームワークである Flask が、アプリケーションをホストするバックエンドとして機能します。このプロジェクトが終了すると、MobileNetV2 モデルを使って画像を即座に分類する動作するウェブアプリケーションを持つようになります。
👀 プレビュー
🎯 タスク
このプロジェクトで学ぶことは以下の通りです。
- 事前学習済みの MobileNetV2 モデルを Keras から TensorFlow.js 互換形式にエクスポートする方法。
- ウェブコンテンツとモデルを提供するためのシンプルな Flask アプリケーションを作成する方法。
- 分類用の画像をアップロードして表示するための HTML ページをデザインする方法。
- ブラウザ内でエクスポートされたモデルを読み込むために TensorFlow.js を使う方法。
- MobileNetV2 の入力要件に合うようにブラウザ内で画像を前処理する方法。
- ブラウザ内でモデルを実行して画像を分類し、結果を表示する方法。
🏆 成果
このプロジェクトを完了すると、以下のことができるようになります。
- 事前学習済みの Keras モデルを TensorFlow.js で使用できる形式に変換し、ML モデルをブラウザ内で実行できるようにする。
- Flask アプリケーションをセットアップし、HTML コンテンツと静的ファイルを提供する。
- ウェブアプリケーションに TensorFlow.js を統合して、クライアントサイドで機械学習タスクを実行する。
- JavaScript で画像を前処理して、深層学習モデルの入力要件に合うようにする。
- ブラウザ内で深層学習モデルを使って予測を行い、結果をウェブページ上で動的に表示する。
