NASの使い方は人それぞれですが、私のように写真をたくさん撮る人にとっては、写真データ置き場をメインとする使い方の人も多いかと思います。
UGREENのNASyncの「写真」アプリですが、最近のCloudの自動認識や仕分けのような機能も対応しているのは以前紹介したとおりです。
写真アプリはAIのカスタム学習も可能なのは前回記事に書きましたが、AIのカスタム学習も可能です。このAIのカスタムモデルは、NAS本体でのみ学習させ設定が保存される仕組みで、Cloudにアップロードさせて処理することはないため、通信も使いません。Cloudだとこのあたりの処理が遅かったりアップロードに時間がかかるのが何店で簡易的なことしか出来なかったのが、ローカルのNASで処理するため、好みに合わせた識別が可能になります。
膨大な写真から個人的に設定した特定写真を検索することが可能なのが面白いですね。
カスタム学習のさせ方
AIには学習をさせなければなりませんが、まずはどういった学習をさせるかの設定を行います。
AIの機械学習でよく出てくるワードに「モデル」がありますが、これは学習させるためのデータそのものを意味します。
すでにNASに保存していある写真データからモデルを作成したいので。「モデルをインポートする」→「NASデバイスからインポートする」を選択します。
すると、初期状態では以下の表示が出てきます。
「モデル訓練パッケージ」をダウンロードする必要があるようです。このモデル訓練パッケージがまさに取り込んだ写真を認識して学習し、その学習の蓄積でAIモデルの認識能力がより進化していくことになります。
「有効にする」をクリックするとインテリジェント設定画表示されるので、一番下にある「モデルトレーニングパッケージ」をダウンロードします。
「モデル訓練パッケージ」だったり「モデルトレーニングパッケージ」だったりと、用語がバラバラなのがまだ日本語版の翻訳熟成度がイマイチなのが少し昔のチャイナクオリティっぽさを感じます。
「モデルを有効にする」を実行することで、NASに取り込まれた写真の独自AI解析が可能となります。書かれているように、画像を読み込んで学習していくので、システムリソースを消費するとあります。このために、UGREENのNASは比較的高性能なCPUが搭載されているといっても良いかもしれません。NASがただのデータ保管場所ではなく、画像管理もしやすくなってきているのは最近のトレンドかもしれませんね。
スペシャルマーキングの戦闘機を学習させてみた
スペシャルマーキングのF-4EJ改ファントムII戦闘機を学習させてみました。
同じものの画像10枚を用意する必要があります。9枚以下はダメみたいです。むしろこの画像を探したいのに、と言う場合にはちょっと使いづらいです。
顔認識より難しいのはわかりますが、ここはもう少し改善して欲しいですね。
画像認識を開始しましたが、終わらない…
何せ枚数が多いので時間がかかりますね。このカスタム学習を始めて半日近いのですが、終わりません…。
終わったらまたブログを更新したいと思います。
他にもAIの識別がある
これ以外に文字認識や、テキスト説明に書いた画像を認識なんてのも出来るようで、これもダウンロードして有効にしました。
ただ、認識準備中で、数十万枚以上ある写真を認識するのは時間がかかりそうです。多機能故に処理に忙しいですね。
ここも気長に待って、識別が得意になったら、またレポートしたいと思います。