IBM WatsonのVisual Recognitionで画像認識のカスタムモデルを作成する

# はじめに

[IBM WatsonのVisual RecognitionをPythonで叩いて、Raspberry Piで画像認識カメラを自作する - Qiita](https://qiita.com/p3ishnm2/items/c470866369bf5e3c1e81)

以前投稿した記事にVisual Recognitonを使うことで簡単にカスタムモデルを作ることができると書いておきながら、作成方法に一切触れていなかったので補足として。

# 事前準備

[こちら](https://www.ibm.com/cloud-computing/jp/ja/lite-account/)からIBM Cloud ライトアカウントに登録しておいてください。

※パスワードは「小文字」「大文字」「数字」「記号」を全て含めないと「アカウントの
作成」のボタンを押すことができません。

# Visual Recognitionの有効化

ログインすると、ダッシュボードが表示されるので、
![Screenshot 2018-12-17_19-49-36-446.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/fe2aacf5-3b51-a5a3-f174-2c6ab4f97c95.png)

上の検索バーから、Visual Recognitionを選択。
![Screenshot 2018-12-17_19-53-13-261.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/de5a9a2a-f630-e930-1ae7-14ff2a25ff89.png)

カスタムモデルを作るだけなら、ライトアカウントでも十分に事足りるので、今回はライトアカウントで進めます。（私はこの時点で既にVisual Recognitionのインスタンスを持っていたので、”作成”がアクティブになっていません）
![Screenshot 2018-12-17_19-54-48-507.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/d8eac367-c9c2-f84e-11a1-6ed34d8c6086.png)

ダッシュボードに戻ると、サービスの欄に「Visual Recognition」があるので、そこを
クリックすると、立ち上がっているのが確認できるかと思います。プログラム等で使用する際には、APIキーを控えておきましょう。![Screenshot 2018-12-17_23-22-49-163.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/0513d2bd-d8f6-a3ac-3b72-93eaf4d751b2.png)
![Screenshot 2018-12-17_23-23-49-710.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/31455349-a9c4-bfe4-4cb9-ea5ee1a4ee3e.png)

# Watson Studioの有効化

先ほどと同様にして検索バーから「Watson Studio」と入力して選択。選択済みプランが「ライト」になっているのを確認して、下部の「作成」をクリック。

ダッシュボードからサービスの欄から「Watson Studio」→「Get Started」の順にクリックする。
![Screenshot 2018-12-17_22-09-01-364.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/a0467dfb-9f88-2b4c-a195-a4fff3d5caa1.png)

中段くらいに「Watson services」があり、その中にある「Visual Recognition」をク
リックします。すると、モデルの一覧が表示されるので、「Create Model」をクリック。適当な名前をつけ、右下にある「Create」をクリックします。![Screenshot 2018-12-17_22-16-33-051.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/b8eae535-33d6-d143-621e-57877e7fef8b.png)


Create Classをクリックします。
![Screenshot 2018-12-17_22-20-02-513.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/0f61e6f0-14be-bda5-8d0d-514634f8f56f.png)


#学習させる
この名前で学習させたい画像のzipファイルを右からドラッグアンドドロップします。
![Screenshot 2018-12-17_15-13-46-470.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/ab2d0a1b-33c8-aafc-7bac-25b8e0657723.png)


学習させる画像の名前を入力して、「Create」をクリックします。
![Screenshot 2018-12-17_15-13-09-557.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/7355ce03-0eed-6bbc-e2af-e638c87372c6.png)


クラスを二つ以上作成したら、「Train Model」をクリック。右上がTrainedになれば学習完了です。
![Screenshot 2018-12-17_15-29-58-668.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/840108e1-b09d-4c9b-0165-2afc6eedfde3.png)



Associated Service の右にある「Visual Recognition」をクリックします。
![Screenshot 2018-12-17_23-10-30-831.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/3eaa2d13-ade7-09b2-ec38-ea6e2e933985.png)



下の方に「DefaultCustomModel」が出来ているので、「CopymodelID」をクリックし
控えておきましょう。
![Screenshot 2018-12-17_23-11-53-566.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285932/f2412900-dc0f-8490-2328-515acb482140.png)
あとは、[こちら](https://qiita.com/p3ishnm2/items/c470866369bf5e3c1e81)や[公式のリファレンス](https://cloud.ibm.com/apidocs/visual-recognition)をサンプルとして使ってもらえれば幸いです。