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東北の夏(36)

土田牧場から鳥海山を望む。

牧場の乳製品がとても美味しかったのだが
気づいたら17時を過ぎていて、牛もセントバーナードも帰宅してしまっていて
何も見られなかった^^;
強いて言えば、風力発電の巨大風車にロープ1本でよじ登っている人がいたところくらいか。





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おしまい



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ネタも尽きたのでしばしのお暇をいただきます^^






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by tullyz1 | 2019-09-24 16:44 | Comments(8)

東北の夏(35)








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「ウォーリーを探せ」をAIでやってみようかといろいろ調査している。
先日使ったAI(SSD)でウォーリーを「人」として認識できるかやってみたら
イラストは「人」として認識しないようだ。ネットにあった写真で
ウォーリーと人間が並んで写っている写真でも、人間だけを検出した。
またウォーリーとウォーリーのビニール人形の組み合わせだと、人形を
検出する。イラストでも黒と黄色の人(オドロー)を検出するのは誤差なのか?

ウォーリーの写真とウォーリーでない写真をかなりの枚数集めるために
AIを使って楽しようとしたのだが、そうは問屋が卸さないようだ。







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by tullyz1 | 2019-09-23 17:43 | Comments(6)

東北の夏(34)







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元滝伏流水
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先日の「オネーサンを探せ!」で使ったAI(SSD)は学習済みのデータも配布されているのだが、
念のため、画像データをゼロから学習させたらどれほどかかるかパソコンだけでやってみた。
全体の1/100で12時間という予想が出たので中止した^^; 学習が終わるまでに2か月かかる^^
CPUはフル稼働なので熱くなり過ぎて途中で壊れるかも。
1万枚の500x333画素の普通の写真を使って学習するのだが、そんなに念入りに調べるのだね。
AIって大変だ。






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by tullyz1 | 2019-09-22 16:37 | Comments(6)

東北の夏(33)






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元滝伏流水
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パソコンのキーボード探しの件。
IBMのデッドストックがキーボードが届いた。
パームレストは付いているものの、基本的にスペースキーの高さは
エレコムなどと同じ。会社ではこの高さで使っていたのか。
Macの低いキーに慣れてしまっていたので、高く感じたのだ。
エレコムやMacに比べると、ほんのわずかにキーが軽く感じる。
わずかだが。エレコムも悪くなかったな。
IBMのロゴがかっこいいと感じる世代^^; 入社した翌年、
IBM PCが発売された。あのキーボードはカチャカチャとうるさくて
指に衝撃もあったのでいまいちだった^^
初代Apple IIのキーボードは静かで、なめらかで、最高だった。
さて、どれをメインに使おうかな。

パームレストは暫定的にMDF(中密度繊維板)を使っていたが
ちゃんとした板で作ろうと思った。
IBMにはプラスチックのパームレストが付いているのだが、
キーボードの足を上げ底して使おうとすると、付属のパームレストが使えない。
木のパームレストをネットで調べると、3000円から8000円(漆塗り^^;)。
ただの板に3000円は払えないので自作することに。
クローゼットにあった5mm厚のアガチスの板を切り、角をトリマーで丸く削って作った。
取り敢えずこれでキーボード・プロジェクトは終了!




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by tullyz1 | 2019-09-21 17:24 | Comments(6)

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(10)

東北の夏(32)

アンコールに応えてもう一枚。








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【今日のAI】
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)

東北の夏(31)










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元滝伏流水
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先日アップした「線で奏でるJAZZ~徳持耕一郎の世界(1)」だが、
情報が不足し過ぎていたので若干補足したい。
徳持さんは’93年から「スイングジャーナル」でイラストを描いたり
エディー・ゴメスのCD、Trio in Japanのジャケットを描いたり
ディズニーランドの依頼でミッキーを作ったり
avexやαレコードでCDのジャケットを担当したりと
凄い方なのだ。
クラフト作家だと思って見た人がいたら、是非もう一度見直してほしい^^






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by tullyz1 | 2019-09-18 15:32 | Comments(10)

東北の夏(30)








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元滝伏流水
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夏も終わろうとしているのに庭にはまだ蚊がいる。
それなのに電撃蚊取り器が壊れた。ラケットみたいなやつ。
とりあえずホームセンターで新しいのを買っては来たものの、
どこが壊れたかが気になって分解した。
トランジスターで発振させて、トランスで高電圧を作り、コンデンサーに電気を蓄えるだけのものなので
壊れるところが思い当たらない。しいて言えばトランジスターが壊れたか?
手元にあった普通のトランジスターと交換してみたが変化なし。
テスターで電圧を追って行ったらスイッチが入らないことが判明。
壊れたマウスから取り外してあったスイッチがシンデレラフィットしたので
それと交換して復活。
庭の蚊で試してみたらちゃんと動いたが、動作試験中に2箇所、蚊に刺されていたことが判明。






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by tullyz1 | 2019-09-17 16:31 | Comments(6)

東北の夏(29)









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元滝伏流水
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缶国の7月の経常収支が9カ月ぶりの最大黒字というニュースがあった。
赤字の原因の海外旅行が反日のおかげで大幅に減ったためだが、
黒字の要因である輸出も大幅に減っているので、微妙なバランスで
最大の黒字になっている。もし、反日をやめて海外旅行が復活すると
経常収支は一気にマイナスになり、ウォンが暴落してデフォルトに
王手をかけることになる。そういう意味でも、日本に旅行する
缶国人は非国民と非難されるというのは正しい^^
日本各地で缶国人旅行客が激減して困っているところもあるようだから、
ここはひとつ民間交流を活発にして、たくさんの缶国人に訪日してもらい
デフォルトを起こして、不可逆的に誰も来れなくなるように
終止符を打つのが正解かと^^
中国でも経常収支を左右するほどの旅行収支(観光公害・爆買い)に
なっているというのは驚きだ。








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by tullyz1 | 2019-09-16 14:28 | Comments(6)

線で奏でるJAZZ~徳持耕一郎の世界(2)

ジャズが聴こえてくるような作品たちだ。






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おしまい
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【今日のAI】
AI(ディープラーニング)でオネーサンの写真を探すプロジェクトの続き。

AIをゼロから教育するのは新人教育同様、手間がかかる割に成長が遅い。
今回は即戦力になりそうな派遣の人に来ていただき、プロジェクトに参加してもらった。
その人の名は「Inception v3」といい、1000個くらいのものを識別できるような
基礎教育を受けており、自社独自の業務内容を軽く学習するだけで
即戦力になる(可能性がある)。Googleが開発したモデルだ。
自社研修の内容は、人が割とはっきり写っている画像(この判断基準自体が
そもそもアバウトだが^^;)と、主にクラフトなどのモノだけの写真を見て学習してもらう。
そののちにたくさんの写真を分別するという業務をしていただく。
Inception v3の追加学習はかなり大変で、2種類それぞれ400枚くらいの写真から100枚ずつ選び
学習するということを3回やったのだが、GPU(画像処理プロセッサー)を使っても
10分くらいかかる。パソコンのCPUだけでやったら、おそらく2時間以上かかる。
もっと学習を繰り返せばさらに正解率は上がっていく(はず)。
学習が終わったのちに、昔のクラフトフェアの写真を分別してもらった。
19枚の画像で間違いは3個。 判断にかかった時間は12.5秒。
まあ、首のないオネーサンの写真を、人とカウントするか服とカウントするかは
かなり高度な判断ではあるのだけれど^^ むしろはっきりと顔が写ったものだけを
探すプロジェクトの方が楽かもしれない。
まあ猫の手くらいにはなるかな^^
ただ、クラフトフェアみたいなもの以外の写真だとうまくいかない場合もあり、
万能ではない。
ちなみに、教科書で学ぶディープラーニング(深層学習)は4層くらいの深さなのだが、
これは72層とかというとてつもないものである。









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by tullyz1 | 2019-09-15 10:06 | Comments(10)