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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)
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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
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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
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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…
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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)
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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
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実行環境
• Python 3.9
• Pytorch(Tensorflowはベタすぎる)
• NVIDIA GeForce GTX 965M(Surface Book内蔵GPU)
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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…
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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)
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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)
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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)
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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
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デモ
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いざというときのための動画w
https://youtu.be/VbBSG1Is3hY
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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
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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
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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
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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/
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END