Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ディープラーニング素人がPyTorchでマスクつけている人を学習させてみた
Search
KMiura
June 24, 2023
Technology
0
650
ディープラーニング素人がPyTorchでマスクつけている人を学習させてみた
2023/06/24(土) ChatGPT のAPIを使ったハンズオン
https://machine-learning.connpass.com/event/284031/
KMiura
June 24, 2023
Tweet
Share
More Decks by KMiura
See All by KMiura
Amazon Rekognitionを使ったインターホンハック
miura55
0
26
Pythonでルンバをハックしてみた
miura55
0
67
あなたの知らないクラフトビールの世界
miura55
0
210
Storage Browser for Amazon S3を触ってみた + α
miura55
0
130
Cloudflare R2をトリガーにCloudflare Workersを動かしてみた
miura55
0
130
あのボタンでつながるSORACOM
miura55
0
82
Postman Flowsで作るAPI連携LINE Bot
miura55
0
300
Lambdaと共に歩んだAWS
miura55
3
660
Bedrock Knowledge baseを使って今年の上半期のニュースを聞いてみた(リベンジ編)
miura55
0
210
Other Decks in Technology
See All in Technology
エラーバジェット枯渇の原因 - 偽陽性との戦い -
phaya72
1
100
[SRE kaigi 2025] ガバメントクラウドに向けた開発と変化するSRE組織のあり方 / Development for Government Cloud and the Evolving Role of SRE Teams
kazeburo
4
1.9k
ソフトウェア開発現代史:製造業とソフトウェアは本当に共存できていたのか?品質とスピードを問い直す
takabow
15
5.3k
AWSエンジニアに捧ぐLangChainの歩き方
tsukuboshi
0
220
消し忘れリソースゼロへ!私のResource Explorer活用法
cuorain
0
140
panicを深ぼってみる
kworkdev
PRO
2
140
Tech Blog執筆のモチベート向上作戦
imamura_ko_0314
0
730
re:Invent Recap (January 2025)
scalefactory
0
340
RevOpsへ至る道 データ活用による事業革新への挑戦 / path-to-revops
pei0804
3
800
private spaceについてあれこれ調べてみた
operando
1
160
【5分でわかる】セーフィー エンジニア向け会社紹介
safie_recruit
0
18k
ObservabilityCON on the Road Tokyoの見どころ
hamadakoji
0
210
Featured
See All Featured
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
53
13k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
222
9.2k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
521
39k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
75
5.4k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
3
380
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
127
19k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
38
7.1k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
67
4.6k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
45
2.3k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
348
20k
Embracing the Ebb and Flow
colly
84
4.5k
Transcript
ディープラーニング素人がPyTorchで マスクつけている人を学習させてみた KMiura(@k_miura_io)
お前だれよ • 三浦 耕生(こうき) • 自動運転のスタート アップのエンジニア @k_miura_io koki.miura05
ハンズオンお疲れ様 でした!!
この話は機械学習名古屋の勉強会が 休止していた間、まだ世間にChatGPT が知られてない頃の話です (訳:結構過去のリバイバル)
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) • Pythonやってるならディープラーニ ングやらないと
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)
実行環境(検証当時) • Python 3.9 • PyTorch(Tensorflowはベタすぎる) • NVIDIA GeForce GTX
965M(Surface Book内蔵GPU)
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…
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)
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)
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)
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
実験成果 https://youtu.be/VbBSG1Is3hY
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
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
END