赤= ... (MobileNet Original) 7.2MB: 3(顔検出) 132KB: 6(3物体検出) 366KB: 学習データ . こんにちは。 AI coordinatorの清水秀樹です。 Tensorflow object detectionも中々精度が高いと評判でしたので、以前はtutorialに従った静止画での物体検出を実施してみましたが、今回動画でもできるようにカスタマイズしたので紹介します。 あとはフロントエンドだけどうにかしてUIを作るだけ。, 以前もちょいちょいReactとかwebpackとか使って似たようなものは作っていたので使い回しだけど、今回はTypeScriptで.tsxを書いてts-loaderでトランスパイル、という感じでやってみた。 What is going on with this article? Failed to save quote. Line 6：batch=24に設定 ブログを報告する. - YOLO v3による顔検出：02.Darknetで学習 Line 7：subdivisions=8に設定, filters=(classes+5)*3 こんな感じのコードで, この方法で上手く検出でき、与えられているアノテーションと同数の顔が正しく両目と共に検出されたものだけを用いてデータセットを作成。 ここからさらにデータセットを増やしていけばどんどん精度は上げられそうな気がする。, あとは実際の顔識別に使うような自撮りの多い画像たちを どうアノテーション付けてどう管理し、どう性能評価していくか、って話になってくると思う, ここからは完全に余談なのだけど、せっかく高速に顔検出できるモデルをTensorFlowで構築できたのだから、Webサービスとして公開できるようにしよう、と。 深層学習フレームワークPytorchを使い、ディープラーニングによる物体検出の記事を書きました。物体検出手法にはいくつか種類がありますが、今回はMobileNetベースSSDによる『リアルタイム物体検出』 … ランドマーク検出とポーズ推定の可視化 ... ここでデフォルトでは “SSD with Mobilenet” を使用します。他のモデルのリストについては detection model zoo を見てください、様々な速度と精度の創造的なモデルを実行することができます。 # What model to download. train：trainデータ画像のパス一覧ファイル 型が付くと分かりやすく書きやすい、んだけど なかなか慣れなくて思った以上に苦戦した…, これくらいならHerokuで動かせるかと思ったけど、いざdeployしてみたところ “Memory quota exceeded” のエラーが出まくってしまって、どうもメモリの使用量がヤバいらしい…。 Tensorflow detection model zooにある 「ssd_mobilenet_v1_coco」を転移学習で「顔検出モデル」にした学習済みモデルをTensorFlow.jsで動かしてみます。 ※顔検出モデルは顔検出、顔識別(顔認識)に挑戦してみるの2章で作成したモデルです。 Web-friendly formatに変換 Help us understand the problem. Google Cloud Machine Learning を使う方法も書いてあったのだけど ちょっと何故か上手くいかなかった(要 再挑戦)ので、今回はEC2のg2.2xlargeインタンスを使って学習を行った。 names：クラス名一覧ファイル backup：学習後のweightファイル保存先, Line 3：コメントアウト これらのタスクを分割して掲載 - YOLO v3による顔検出：01.データセット準備 - YOLO v3による顔検出：02.Darknetで学習 - YOLO v3による顔検出：03.Kerasで予測. TensorFlowで顔検出器を自作する. YOLOやSSDなどディープラーニングのネットワークをいくつか試してきましたが、今回は顔認識のニューラルネットワークであるFaceNetを動かしてみましたので手順を記録しておきます。, FaceNetは2015年にGoogleが発表した顔認証用のニューラルネットワークです。, FaceNetの論文はこちらから参照できます。https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf, FaceNetはSiamese(シャム) Networkをベースにしており、入力画像がどのクラスに属するかではなく、画像同士が似ているか似てないかを表す距離を学習します。, クラスに分類する場合、候補となる人のどれに当たるかを分類することになるため、各人の画像を大量に収集して学習する必要があります。さらに、候補者が増えた場合は、再学習が必要です。一方、Siamese Networkのように画像間の距離を算出する場合は、その距離により２つの顔画像が同一人物かどうかを判断できるので少ない画像で判別が可能となります。画像は1枚でも判定が可能でそのような学習タスクをOne Shot Learningと呼びます。, Siamese Networkでは2つの画像のペアで学習を行いますが、FaceNetでは3つの画像の組み合わせで学習を行います。その時に使用する損失関数がTriplet Lossと呼ばれるもので、基準となるAnchorに対して、同一ラベルのものを近くに、異なるラベルのものを遠くに置くように学習します。, ネットワーク構成は以下のようになっています。顔のみを切り出し、正規化した画像を入力します。DEEP ARCHITECTUREの部分が特徴量を抽出するCNNで、論文上ではZeiler&Fergus、Inceptionを使用しています。他のCNNを使用することも可能と思われます。その出力CNNのに対してL2ノルムを取り、Triplet Lossを計算します。, オープンソースの顔認識技術としてOpenFaceというものもあります。http://cmusatyalab.github.io/openface/, こちらはFaceNet論文を元にしたオープンソースの実装です。DNN(Deep Neural Network)を用い、顔から128次元の特徴ベクトルを抽出します。, FaceNetは顔認識のニューラルネットワークですが、実際に認識をさせるためには写真から顔の部分を切り出す必要があります。このため、facenetではMTCNNという顔検知のニューラルネットワークを前段で使用しており、その結果をfacenetに入力する形になっています。, MTCNNの論文https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/paper/spl.pdf, Face_IDという別のレポジトリに関するものですが、facenet(小文字表記はレポジトリ名)をベースに修正されているようで、共通している部分が多いです。, 上記サイトでは２つの命題について記載されています。①Face verification：登録された顔が画像の中にあるかを判別②Face identification：あらかじめ登録された顔のデータベースから どれに当てはまるかを識別今回は①を試してみました, OS：Windows 10 Home (64bit) Python 3.5 Anaconda 4.2.0 Tensorflow 1.12.0, ①GITHUBからレポジトリをCloneして任意の場所に解凍します。https://github.com/davidsandberg/facenet, ②以下のURLから学習済みの重みをダウンロードし、facenetの下に保存します。 データセットがCASIA-WebFaceとVGGFace2の２種類あります。https://drive.google.com/file/d/1R77HmFADxe87GmoLwzfgMu_HY0IhcyBz/viewhttps://drive.google.com/file/d/1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55-/view, ③Anacondaプロンプトを起動し、プロジェクトディレクトリに移動します。Requirements.txtに記載されているライブラリをインストールします。必要なライブラリは以下の通りです。, Tensorflow scipy scikit-learn opencv-python h5py matplotlib Pillow requests psutil, ※以下のコマンドで自動で必要なライブラリをインストールできますが、Tensorflowのバージョンが1.7.0になってしまうので、ダウングレードが不要であれば、Requirements.txtを修正のうえ、実行してください。私の環境では1.12.0でも問題なく動作しました。, $ python [重みファイルのパス] [比較したい画像ファイルパス(2つ以上も可)] \$ --image_size 160 --margin 32 --gpu_memory_fraction 0, 重みファイルのパス：②で取得したファイルのパスを指定比較したい画像パス：顔の類似度を計算したい画像ファイルを指定 手元に画像がない場合はサンプルとしてfacenet/data/imagesの中に画像があります。--image_size：画像サイズ デフォルトは160pixel--margin：顔検知した際、検知した場所から何pixel外側をクロップするか デフォルト 44pixel--gpu_memory_fraction：GPUメモリ使用量の設定, $ python src/compare.py src/20180402-114759 \$ data/images/Anthony_Hopkins_0001.jpg \$ data/images/Anthony_Hopkins_0002.jpg \$ --image_size 160 --margin 32 --gpu_memory_fraction 0, Images:0: data\images\Anthony_Hopkins_0001.jpg1: data\images\Anthony_Hopkins_0002.jpg, Distance matrix 0 10 0.0000 0.85161 0.8516 0.0000, Anthony_Hopkinsの画像を二枚入力し、0と1の画像の距離が0.856となっています。距離が短いほど2つの顔が類似しているということになります。, 同一人物だけだと面白くないので別の顔画像で試した結果も示します。Face_IDのレポジトリにはもう少しサンプル画像が入っていますので、それを使って試しました。, Images:0: facenet/dataset/test-images/mark1.jpeg1: facenet/dataset/test-images/mark.jpeg2: facenet/dataset/test-images/bradley.jpeg3: facenet/dataset/test-images/hritik.jpeg, Distance matrix 0 1 2 3, 0 0.0000 0.6942 1.4113 1.46431 0.6942 0.0000 1.4722 1.42462 1.4113 1.4722 0.0000 1.12743 1.4643 1.4246 1.1274 0.0000, 0,1がマークザッカーバーグで同一人物、2,3は別の人物です。結果を見ると0-1の距離が約0.7と短く、それ以外の距離はすべて1以上です。FaceNetの論文では1.1が閾値としてよいとされているので、確かに同一人物では画像間の距離が1.1以下となっていることを確認できました。, GITHUBに公開されているFaceNetのレポジトリを実際に動かしてみて、顔同士の距離が算出され、それが人の類似度になっていることを確認しました。次は、このサンプルコードを使って、ラズパイでなにか作ってみたいと思います。, https://qiita.com/koshian2/items/554b3cbef6aeb1aab10d, https://www.slideshare.net/kaorunasuno/20150611-nasuno, https://blog.imind.jp/entry/2019/05/01/142232, https://blog.imind.jp/entry/2019/05/06/192603, masashi_kさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog ChainerファミリーのChainerCVとLight-Head R-CNNによる『カメラ・動画対応！リアルタイム物体検出ソフト』の開発手順を説明します。深層学習による物体検出の概要も説明しています。... # from https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch, 'Usage: python run_ssd_example.py [video file]', "The net type is wrong. Would you like to try it too? ここでは、MS COCO dataset を使って学習済みの5種類の一般物体検出モデルが公開されている。, 下の方がより精度が高く、その分モデルは大きくなるし処理も重くなるようだ。 You cannot quote because this article is private. 1stepあたり2秒弱くらい、丸一日で 50,000stepほど学習が進み、だいたいは学習が出来た雰囲気だった。, 用意したデータセットに傾いている顔もある程度は含まれていたので、そういうものもある程度は検出できるようだった。 valid：testデータ画像のパス一覧ファイル 本記事ではChainerファミリーのChainerCVとFCIS（インスタンス・セグメンテーション）で『カメラ・動画対応！”高性能”物体検出ソフト』を作るための開発手順方法を「深層学習および画像処理の入門レベル」でも分かるように説明します。... WindowsにChainer/TensorFlow/Kerasなどの深層学習フレームをインスト―ルするには、Anacondaを使うのが簡単です。本記事ではChainerのインストールを例に機械学習の環境構築手順を説明します。... ChainerCVとLight-Head R-CNNで『カメラ・動画対応！物体検出ソフト』を作る. sugyan is using Hatena Blog. Faster RCNN などを使ったものより検出精度は劣るものの、やはり処理速度は圧倒的に SSD の方が早そう。, さらにこのリポジトリでは、学習済みモデルを利用した転移学習で 別のデータセットを利用して学習しなおす方法についても仕組みが用意され 丁寧に説明されている。 コンピュータビジョン(『ロボットの眼』開発)が専門の”はやぶさ”@Cpp_Learningです。, 今までChainerCVで『物体検出』をしてきましたが、今回はPyTorchを使います。, 自分の使っているOSなどの環境に合わせて、各項目をクリックするとコマンドが表示されます。, 例えば、上図はWindows/Anaconda/Python3.7/CPUの環境にPyTorchをインストールするときのコマンドです。, このコマンドをターミナルに打ち込めばインストール完了です（PyTorchのサポート手厚いなぁ）, CNN（畳み込みニューラルネットワーク）のモデルには様々な種類があり、例えばVGGと呼ばれるモデルがあります。, VGGや更に複雑なモデル構造の場合、計算量が多いため、リソースに制約のある「組込み機器」では高速処理できない！という問題があります。, もちろんFPGAやGPUに加え、メモリもたっぷり搭載したディバイスを使えば、VGGでも高速処理が可能です。, MobileNetのスゴイところは、計算量が少ないのに精度が他のモデルと同等以上という点です。（精度については比較するモデル次第ですが…）, MobileNet(v1/2)、ShuffleNet等の高速なモデルの構成要素と何故高速なのかの解説｜Qiita, MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications, SSDとはYoloと同じOne-stageの物体検出手法です（Two-stage detectorsもあるよ）, ↑のように前半MobileNet/後半SSDと完全に分かれているわけではなく…VGGやMobileNetの層の間にも物体認識＋物体検出用（SSD用）のネットワークを挿入することで、物体の大きさを考慮した検出を実現しています。, なのでレゴブロックのようにベースモデルを気軽に付け替えたい！という場合には、ベースモデルだけではなく『MobileNetベースSSDモデル/VGGベースSSDモデル』などSSDモデルを付け替える必要があります。, 簡単にですが『MobileNet-SSDによるリアルタイム物体検出』の概要を説明したので、次からは実装をしていきます。, まずは参考になりそうなソースコードがないか調査します…pytorch-ssdというドンピシャなのがありますね！感謝！！, 最初はChainerCVで参考になりそうなソースコードを調査したのですが、『VGGベースSSD』しか見つからなかったので、今回はPytorchを採用しました。, いつもは静止画のみに対応しているソースコードを動画にも対応させたりするのですが…pytorch-ssdは既に動画対応しているので、いきなり動かしてみます。, wget -P models https://storage.googleapis.com/models-hao/mobilenet-v1-ssd-mp-0_675.pth ssd_inception_v2_coco の学習済みモデルをベースにFine-Tuningする形で。 weightとYOLO v3ネットワークを使って、KerasにコンバートしたYOLO v3モデルを構築 写真・動画の「人の動き」をリアルタイムで検出・解析することがGoogleのエッジ向けのプロセッサ「Edge TPU」で可能です。誰でも簡単に「人間の姿勢」を推定して検出・解析できる方法を紹介していきます。人の動作を検出！Edge TPUとP - YOLO v3による顔検出：03.Kerasで予測, classes：クラス数 以前、YOLOv3 で物体検出をやってみましたが、PyTorchでももちろんできます。, PyTorchでは、YOLOv3と同様に、バウンディングボックスの検出とクラス分類を平行して行うことで、高速な物体検出を実現したSSD（Single Shot multibox Detection）というモデルが使えます。, YOLOは、画像を7×7のグリッドに分割し、グリッド毎に物体検出とクラス分類を平行して行い、この結果を総合して適切なバウンディングボックスを求め、そのクラス分類結果を出力します。, 一方、SSDは、8732個のバウンディングボックスをあらかじめ設定し、バウンディングボックス毎に物体検出とクラス分類を平行して行い、最後に適切なバウンディングボックスを選択しそのクラス分類結果を出力します。, 今回、使うSSD300の学習済みモデルが物体検出できるクラスは、この20種類です。, 今回は、学習済みモデルを使いますので、実行環境はノートパソコンで十分です。もし、PyTorch （Ver1.0）がまだインストール済みでなければ、PyTorchのホームページの説明に従ってインストールして下さい。, まず、Github からサンプルコードをクローンあるいはダウンロードします。今回使用するのは、Chapter7です。, Chapter7の中身です。ここに、demo2 フォルダーを追加します。今回作成するコードは、全てこのdemo2フォルダーの中に書きます。, また、SSDの学習済みモデル（ ssd300_mAP_77.43_v2.pth ）をダウンロードし、weights フォルダーに格納しておきます。, SSDの学習済みモデルを使って、物体検出するコードです。学習済みモデルを読み込んだら、image_dir に格納されている画像(png)を１つづつ取り出し、画像を300×300にリサイズして物体検出し、バウンディングボックスとクラス名を書き込み、detect_img に画像(png)を保存します。, 先程のコードを ssd_model.py で保存します。そして、image_dir フォルダー（物体検知をしたい画像を入れる）とdetect_img フォルダー（物体検知の結果画像が出力される）を作成します。, この画像 ( cat_girl.png ) をimage_dir フォルダーに格納します。, そして、ssd_model.py を実行すると、物体検出の結果画像 (0001.png) が、detect_img フォルダーに格納されます。, 物体検出と言えば、リアルタイムに物体検出している動画（バウンディングボックスとクラス名が連続的に表示されている）を見ることがあると思いますが、今回はあれを疑似的に再現したいと思います。, 動画から静止画を切り出すコードです。demo2フォルダー内にある、Youtubeなどからダウンロードして来た動画（india.mp4) から、静止画を切り出して image_dir フォルダーに格納します。, interval = 6 は静止画を切り出す間隔です。通常動画は 30フレーム/秒 なので、 interval = 6 だと5フレーム/秒（0.2秒に1フレーム）の静止画を切り出すことになります。, 先程のコードを mov_png.py という名前で保存し、静止画を切り出したい動画( india.mp4 )を demo2 フォルダーに格納します。, detect_img フォルダーと image_dir フォルダーの中身は一端クリアしておいて下さい。, mov_png.pyを実行すると、image_dir 内に動画の静止画が格納されます。, そして、ssd_model.py を実行すると、detect_img フォルダーの中に、物体検知をした画像が格納されます。, 静止画からGIF動画を作成するコードです。detect_img フォルダーに格納されている静止画からGIF動画(india_ssd.gif) を作成します。このコードを demo2 フォルダーにmake_gif.py で保存します。, duration = 200 はフレームの再生速度で単位はミリ秒。200だと1フレームの再生が0.2秒となります。loop = 0 は再生をループさせる設定です。, make_gif.py を実行すると、 demo2 フォルダーの中に、GIF動画(india_ssd.gif)が作成されます。, 実は、静止画を物体検出しているだけですが、リアルタイム物体検出をしている様な雰囲気が出ますよね（笑）。, Bounding BoxMacpredictionPyTorchSingle shot multibox detectorSSDweightsYoloYolov3クラス分類クラス名グリッドディープラーニングバウンディングボックス動画学習済みモデル物体検出静止画静止画切り出し. のが今年の1月頃の話。, 時は過ぎ、今年の6月中旬。 なので、顔識別タスクには「顔領域の検出」が不可欠となっている。, 今までは、データセット作成のための顔画像収集にはOpenCVを使った回転補正機能つきの検出器を自作して使っていた。, OpenCVのHaar特徴によるカスケード型分類器を使った領域検出は、正面向き顔・目などを検出するため学習済みデータが標準で同梱されており、最も手軽に使える検出器と言える。 Line 776：filters=18に設定 過去に構築したモデルを使って、検出した顔画像から性別・人種・年齢を予測, これらのタスクを分割して掲載 Line 783：classes=1に設定, 今回の学習で生成されたweightを使って、Keras YOLO v3モデルを作成し、モデル予測する. OpenCVを使ったものと同様、両目の位置さえ取れればそこから角度は算出できそうだけど、両目の位置の情報は残念ながら付属のアノテーションには含まれていない。, しかし「顔の存在する位置」「傾き」が与えられているなら、その領域を狙い打ちして OpenCV で検出することも可能なはず。, という操作で「縦に真っ直ぐになった顔が写っているはずの領域」を抽出した画像を一度作り、それに対して OpenCV による顔検出をかける。 画像内の「犬猫の品種」を検出するトレーニングをローカルで行う [Object Detection API] 7位: 画像内の物体を検出するObject Detection APIの使用方法 [TensorFlow] 8位: ネットワークカメラを用いた顔認識及び人物特定システムの構築 [防犯カメラの自作] 9位 Why not register and get more from Qiita? Darknet YOLO v3をWIDER FACEデータセットで学習させてweightを作成 これらのタスクを分割して掲載 - YOLO v3による顔検出：01.データセット準備 - YOLO v3による顔検出：02.Darknetで学習 - YOLO v3による顔検出：03.Kerasで予測. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. いちおう動くことは動くけど、いつ止まってしまってもおかしくない、という感じ。 物体検出の問題は、性質のわからない、数が不明な物体をビデオ画像やカメラ画像から特定するという問題になります。 ... ssd_mobilenet_v1_coco ssd_mobilenet_v2_coco ssd_inception_v2_coco faster_rcnn_inception_v2_coco faster_rcnn_resnet50_coco mask_rcnn_inception_v2_coco ... 1.595 … 元の実装はcaffeによるもので、TensorFlow版も書いている人が数人いたけど 何となくの原理は分かったような気がするし自分でも勉強がてらTensorFlowで書いてみよう…として、難しすぎて途中で挫折した。 上2つはまさに SSD を使ったものであり、ベースとなる CNN を元論文では VGG16 を使っていたのに対し軽量な MobileNet を使ったもの、 Inception V2 を使ったもの と2種類それぞれで実現しているようだ。 It should be one of vgg16-ssd, mb1-ssd and mb1-ssd-lite. Keras YOLO v3モデルで顔検出 過去に構築したモデルを使って、検出した顔画像から性別・人種・年齢を予測. Line 689：filters=18に設定 Powered by Hatena Blog その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。, 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けすることで作っている。 顔検出モデルはFlaskを使ってJSON API化できる。 Darknet GitHub. Keras YOLO v3モデルで顔検出 Line 603：filters=18に設定 真面目に運用することになったら考えよう。。. TensorFlow公式のモデル群 TensorFlow Models リポジトリで、 “Object Detection API” が公開された。 2017-08-20. 今回は、SSDの学習済みモデルを使って物体検出をやってみます。 こんにちは cedro です。 以前、YOLOv3 で物体検出をやってみましたが、PyTorchでももちろんできます。 PyTorchでは、YOLOv3と同様に、バウンディングボックスの検出とクラス分類を平行して行うことで、高速な物体検出を実現し …
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