Tensorflow.js 学習済みモデルを使って画像分類を行う
TensorFlow.jsの学習済みモデルを使って画像分類を行う方法を紹介します。
今回はMobileNetというライブラリ（学習済みモデル）を使用します。
https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/mobilenet
パッケージのインストール
以下のコマンドで必要なパッケージをインストールします。
なお、@tensorflow/tfjs（Tensorflow.js本体）のインストールは不要です。
$ npm install @tensorflow-models/mobilenet画像の分類
以下のように、予測を行います。
const mobilenet = require('@tensorflow-models/mobilenet');
async function predict() {
// モデルの読み込み
const model = await mobilenet.load();
// 分類する画像要素を取得
const img = document.getElementById('img');
// 予測
const predictions = await model.classify(img, 5);
}
// 取得結果(predictions)
[
{
"className":"tabby, tabby cat",
"probability":0.8397181630134583
},
{
"className":"Egyptian cat",
"probability":0.11327312886714935
},
{
"className":"tiger cat",
"probability":0.02227550931274891
},
{
"className":"lynx, catamount",
"probability":0.012203224934637547
},
{
"className":"Cardigan, Cardigan Welsh corgi",
"probability":0.0015334360068663955
},
]classifyメソッドの第一引数には、画像(img要素)だけでなく、キャンバス（canvas要素）を指定することも可能です。
第2引数には分類結果の取得件数を指定します。指定した上位X件の結果が取得されます。（この引数は省略可能で、省略時は3が設定されます）