ディープラーニングでマスクつけている人を見つけてみた

Transcript

1. ディープラーニングでマスクつけている人 を見つけてみた KMiura(@k_miura_io)

2. 自己紹介 • 三浦 耕生（こうき） • 名古屋のゲーム会社 のサーバーエンジニア @k_miura_io koki.miura05

3. ディープラーニング • ディープラーニングはチュートリアル 止まり • せっかくGPU乗ったSurface買ったの に…(3年前) • 気づいたらChainerのサポートがオ ワタ

   • Pythonやってるならディープラーニ ングやらないと

4. 2度目の緊急事態宣言 • 一向にコロナが収束しない • 会社も週5リモートに • リングフィットやらねば…

5. ディープラーニングを社会の役に立てたい (建前) • 外出するのにマスクを付けるのは当 たり前 • 百貨店行くとマスクつけても認識する サーモカメラを見かけるようになった • ワイも実装してドヤりたい(本音)

6. ほぼできてる • サーモカメラは実装した(IoTLT Vol.66より) • OpenCVのカスケードを使っている • マスクつけると認識しない • 詳しくは

   https://bit.ly/2M2wjzV

7. 実行環境 • Python 3.9 • Pytorch(Tensorflowはベタすぎる) • NVIDIA GeForce GTX

   965M(Surface Book内蔵GPU)

8. とりあえず動かしてみた • Mobile Net V2を転移学習 • データ数600枚ほど • 思ってたのと違う…

9. Why? • 逆伝搬の計算するとトレーニングをするたびに以前の勾配を加算する • トレーニングの度に勾配をゼロにする処理をいれてみた • ついでにデータも増やしたれ(各クラス600枚→900枚)

10. 学習結果 • 悪くはないがノイズ結構のってる • Accuracyが1に到達してるものもある(収束しているのが理想)

11. さらに改善 • もっとデータ量を増やしてみた(各クラス900枚→1600枚) • ついでにエポック数増やしてみる(100エポック→150エポック)

12. 学習結果 • 目立ったノイズも無くきれいな曲線(ディープラーニングでよくあるやつ) • Accuracyが1に到達せず収束している • やはりデータがものをいう

13. デモ

14. いざというときのための動画w https://youtu.be/VbBSG1Is3hY

15. まとめ • ディープラーニングはデータ量、アルゴリズムは二の次 • ようやくGPUを生かすことができた(Jetson Nanoも買える) • ディープラーニング完全に理解した

16. 今回のソースコード＆ブログ https://github.com/Miura55/deeplearning- face-mask-detection https://supernove.hatenadiary.jp/entry/ 2021/01/19/041445

17. 次回予告 • 今日Seeedから届いた小さなLinuxボードを動かしてみた話 (仮) • 技適未取得のhogehugaはこれから申請予定

18. 宣伝 • Node-REDでTelloを動かすノードライブラリを公開した話する予定 • 明日開催！ https://iotlt.connpass.com/event/196674/

19. END