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オネーサンを探せ!


AIを使ってオネーサンを探すプロジェクトは新たなステージへ^^

スバル・レヴォーグのCMで人や物をリアルタイムで検出するのを見たことがあると思う。
「リアルタイム」な物体検出は大人の事情で無理なのが、静止画であれば
ゆっくりと処理すればいいので、それをやってみた。
先週はGoogleが開発したInception V3というAIモデルに転移学習(追加の学習)させ、
なんとなくのレベルまでたどり着いたが、今回はSSD(Single Shot MultiBox Detector
高速リアルタイム物体検出)というAIモデルを使った。
これもディープラーニング(深層学習)で、前回同様、すでに学習済みのAIモデルなので即戦力だ。
今回は時間のかかる学習もないので、GoogleのWeb環境は使わずにパソコンだけでやってみた。
10枚の写真を読ませると、15秒程度で結果を教えてくれる。
8割以上自信があるとされた物体の名前とその輪郭を表示させてある。
紫が「人」、緑が「ビン」だ。枠がないのは検出しなかったか8割以上の自信がない物体。
他の写真でも実験してみたが、後ろ向きのボケボケのオネーサンも
8割以上の自信で検出している。さすがのレベルだ。
この学習済みモデルは、他にも、車、バス、自転車、バイク、電車、ボート、飛行機、
人、猫、犬、牛、馬、羊、鳥、ソファー、テレビ、食卓、椅子、ビン、鉢植えが
識別できる。
ただ、GoogleのVision AI(月1000回以上は有償)は「女性」をある程度識別できるが
そこは無理。転移学習(追加の学習)をすれば、「オネーサン」を追加できる可能性はあるが、
適切な写真を大量に用意しないと、識別のレベルが下がってしまう可能性も大きい。

リアルタイムで人を検出して写真を撮るようにするためには、かなり高速な処理が必要で、
10万円程度のGPU(画像処理プロセッサー)では、1秒に1枚撮れるかどうか。
まあ自動車に搭載するわけではないので、数秒に1枚でも十分かもしれないが。



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こんなことばかりやっていてぜんぜん撮影に出かけていないので、近日中にネタが尽きる。
そうしたらしばらくお休みに入りますので、ご心配なく^^;









# by tullyz1 | 2019-09-20 16:30 | Comments(5)

東北の夏(32)

アンコールに応えてもう一枚。








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自作のAIで「オネーサンを探す」プロジェクトをやってきたが
なかなか期待するレベルに達しない。いろいろ試行錯誤できたので
AIの勉強にはなったが・・・。
ふとGoogleのサイトを見ていたらVision AIというのがあって
すでに学習済みの画像分析AIが公開されていた。
登録後、月1000アクセスまでのシステム利用は無料。
試しにいろいろなオネーサン写真を読ませてみたが、想像をはるかに超えるレベル^^;
結婚披露宴の花を片付けているスタッフの写真を読ませたら、該当箇所を
長方形で示しながら、 
・人88%(男性の後ろ姿)、女性88%(小柄な男性の後ろ姿)、女性86%(横向き)、
 照明73%、ズボン67%、椅子58%など
・セレモニー79%、結婚式73%、披露宴59%など
・テキスト(私のブログのURLだけどfullyzだったorz)
・アダルト(まあない)、暴力(ほとんどない)、人種差別(可能性あり。日本人だけ)
などと出た。
このAIを利用したら「女性」が80%以上のものを探すスクリプトを書くだけで
「オネーサンを探せ」アプリができてしまう。
AIの仕組みはわかっていたほうがAI詐欺に引っかからなくていいが、
使うだけならこういうものを使った方が圧倒的に低コストで正確だ。
米軍に竹やりで立ち向かう感じでとても勝ち目がなくて、ちょっとやる気が萎えた^^

さらにいろいろなオネーサン写真を読ませると、「人」としか認識されない場合も結構多く、
後ろ姿やボケた体の一部だけで「オネーサン」を検出するのは無理ということらしい^^
正面を向いていても女性と判断しないことも多い(本人には言えない^^;;)
あと、どこを見せれば女性と判断してくれるのか。
顔が写っていると、喜怒哀楽も数値化して出してくれるが、判断はやや微妙。
自衛隊のヘリコプターの写真を読ませたら、Bell UH-1 イロコイ、Sikorsky UH-60
Black Hawkというマニアックな情報まで出てきた。
蝶の名前もある程度識別できるが、日本固有のヒメギフチョウは無理だった。

Google Vision AI




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# by tullyz1 | 2019-09-19 12:11 | Comments(4)