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Kotlinで機械学習:VGG16モデルで犬猫判断

Lukas
October 23, 2017

 Kotlinで機械学習:VGG16モデルで犬猫判断

Using deeplearning4j to distinguish between Cats and Dogs

Lukas

October 23, 2017
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Transcript

  1. 自己紹介 - M3のSoftware Engineer - 日本歴12年のドイツ人 - Java経験が少ない → いきなりKotlin

    - Kotlin以外の得意言語 - C++ (C++11まで) - PHP5 - Github: https://github.com/lukasjapan - Twitter: @cvguy84 - RaspberryPiをイジるのが好き - モデル1 は 1台 - モデル3 は 3台
  2. ディープラーニングとは - 機械学習の一種 - ニューラルネットワーク(NN)を使用 - 手法のざっくり説明 - 答えを知っている入力データは大量ある -

    NNに入力データ+それに対する答えを学習させる - 他の入力データに対して答えが出力可能になる 行列計算で答えを出 せる 学習させる時は行列 の値を調整する
  3. ラベルから犬猫判断 - 画像は犬?猫? - image-net.orgのラベルを見たら - Egyptian_cat, Persian_cat, cougar, …

    - French_bulldog, toy_terrier, … - 判断提案1 - cat, dogであるラベル(手動判断)の自信度を見る - 1000個もある - 自信度が低い場合、どうする? - 写真にヒントある? - 骨 → 犬、ネズミ → 猫、... - 判断提案2 - VGG16ラベル → 犬猫関係を学習させる!
  4. 犬猫判断できるNNを作成 - 犬猫写真+答えを大量DL(kaggle.com) - 全写真のVGG16ラベルを判定 - VGG16ラベル+答え(犬、猫)を新NNに学習させる - そして連続判定 -

    写真 → VGG16 → 新NN → 犬、猫の「自信度」 VGG16の1000個ラベル の「自信度」 犬に対する「自信度」 猫に対する「自信度」
  5. ようやくKotlin登場! - 実装は何言語? - 機械学習世界ではPythonが強い - どこでもKotlin! 機械学習分野でもKotlin! - deeplearning4j

    - Javaのディープラーニングライブラリー - Skymind社がサポート(Softbankと共同) - これからPepperに入るかも - 当然だがKotlinで問題なく使える - 公式サンプルコードにも.ktファイルを目撃
  6. デモ(というかゲーム!) - TwitterAPIで #m3kt #catsdogs ハッシュタグを監視 - ツイートのプロフィール写真で犬猫判断を行う - 結果はAPIで呟く

    @cvguy84 - おまけでVGG16モデルの判断も教える - 「自信度」が高くなるプロフィール写真が勝つ ヒント:どうしても勝ちたい場合は、プロフィール写真を犬または猫に変える https://github.com/lukasjapan catsvsdogsgame