画像分類
端末上の画像認識モデルで画像を分類する（上位5ラベルとスコア）。画像は端末外に出ず、初回のみモデルをダウンロードする。
初回利用時に ViT 画像分類モデル（Xenova/vit-base-patch16-224、量子化ビルド）を Hugging Face からダウンロードする。ダウンロード後は分類はすべて端末上で行われ、画像がどこかへアップロードされることはない。
使い方
- 画像ファイルを選ぶ（スマホでは撮影も選べる）。
- 「画像を分類する」を押す。初回はモデルのダウンロードが入る。
- 予測トップ5がスコアつきで表示される。
注意事項
モデルは Xenova/vit-base-patch16-224（ImageNet-1k の1,000クラス）。初回のみ Hugging Face からモデルファイルをダウンロードし、以降の分類は Transformers.js で端末上に閉じて行われる。画像がアップロードされることは一切ない。ラベルは英語のクラス名で、スコアはモデルの確信度であって正確さの保証ではない。
よくある質問
- 変なラベルが出るのはなぜ？
- ImageNet のクラスは犬種や車種など細かい分類が多く、汎用モデルは苦手な被写体では外すこともある。あくまで目安として使うこと。
- ダウンロードが終わらない・失敗する
- モデルのダウンロードには時間がかかることがある。通信環境の良い場所で再試行を。ダウンロード済みファイルはブラウザにキャッシュされ、次回からは速くなる。