ImageClassifier

画像の分類を行います。

API では、TFLite モデル メタデータ（省略可、ただし強く推奨）を含む TFLite モデルを想定しています。

この API は、1 つの画像入力テンソルと 1 つ以上の出力テンソルのモデルをサポートします。より具体的な要件は次のとおりです。

• 入力画像のテンソル（kTfLiteUInt8/kTfLiteFloat32）
  • サイズ [batch x height x width x channels] の画像入力。
  • バッチ推論はサポートされていません（batch は 1 である必要があります）。
  • RGB 入力のみがサポートされています（channels は 3 にする必要があります）。
  • 型が kTfLiteFloat32 の場合、入力の正規化のために NormalizationOptions をメタデータにアタッチする必要があります。
• 次の条件を満たす 1 つ以上の出力テンソル（kTfLiteUInt8/kTfLiteFloat32）:
  • N クラスと 2 次元または 4 次元（[1 x N] または [1 x 1 x 1 x N]）
  • オプション（ただし推奨）のラベルマップを、TENSOR_AXIS_LABELS タイプの AssociatedFile-s として指定し、1 行に 1 つのラベルを含めます。最初のそのような AssociatedFile（存在する場合）が、結果の class_name フィールドに入力されます。display_name フィールドは、作成時に使用された ImageClassifierOptions の display_names_locale フィールド（デフォルトでは「en」）とロケールが一致する AssociatedFile（存在する場合）から入力されます（デフォルトでは英語）。これらのいずれも使用できない場合は、結果の index フィールドのみが入力されます。
  • ScoreCalibrationOptions と TENSOR_AXIS_SCORE_CALIBRATION タイプの AssociatedFile を使用して、オプションのスコア調整を添付できます。詳しくは、 metadata_schema.fbs をご覧ください。

このようなモデルの例として、 TensorFlow Hub をご覧ください。