テービーテックのデータサイエンス

未経験リケジョがゼロからデータサイエンティストを目指す姿を記す奮闘記です

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DSIT 講座で柴犬を検知してみた

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「製造業特化型データサイエンス集中コース」
Data Science Intensive Training in Manufacturing
名前が長いのでDSITって呼びます^^*

今回は講座でどういったことを学んでいるかを,ちらっとお見せしちゃいます(^^♪

講座が始まり14回目を迎えました.
14回目の講義内容は,なんと!物体検知(*゚▽゚)ノ◆
かなり高度な内容に入ってきました.

物体検知とは

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こんな感じで,犬・自転車・トラックが検知されています.
物体検知は,写真のどこに,何が写っているかを検知してくれるのです!
最近では動画に映るものをリアルタイムで物体検知するものもあります.
すごい時代になりましたねー(´∇`)

物体検知やってみた

講義で学んだやり方に沿ってやってみよう。
使用するモデルはYOLOv3という、今とっても人気のある手法です。

まずは物体検知したい画像を選んで、読み込みをします。
私が使った画像がこちら。
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柴犬3匹が積まれている画像です(*´ω`*)

そして,物体検知した結果がこちら!!
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3匹目が検知されませんでした(ノД`)
クロ柴だから背景と同化してしまったのでしょうか?
1匹目は0.93,2匹目は0.78の割合で犬だと判断されました!

そこで考えたのが,どんな柴犬でも検知されるのか??
ということで,他の柴犬の写真も試してみました(*゚▽゚)ノ

レベル1

まずはこちらの写真から!
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眉毛が凛々しすぎる!これは一つ目から難易度が高いのではー??

果たして結果は!?
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なんと0.92という高い数値がでました!
おまけに後ろのクマのぬいぐるみも検知されました!

レベル2

続いてはこちら!
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これは難しい!人間が見ても犬だと判定しずらい写真です.

結果は....
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まさかの0.99!
AIには犬の寝顔のブサカワさなど関係無いことがわかりました(⊙ꇴ⊙)

レベル鬼

最後はレベルマックス!
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これは柴犬でもなければ,動物でもない!パン!
ここまでの結果が悔しくて,パンを登場させてしまいました.
一見パグのような犬に見えますが,
果たしてAIの答えは...
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ネコ!0.54でネコと判断されました!
そして,下のカッティングボードが本となりましたー
まだまだだな,YOLO( ・´∀・`)ふふ

まとめ

こんな感じで簡単に物体検知ができました.
コードを書いておけば,あとは新しい画像を読み込み,学習するのに
1分もかかりませんでした!
自分の好きな画像で物体検知すると,とっても楽しいので
学習意欲も高まりますね(´∇`*)

*DSIT講座では物体検知を学べますが,このようなふざけた内容ではありません.