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2016.10.10 MON

Labellioでかんたん画像認識

田村 謙介

WRITTEN BY 田村 謙介

Deep Learningによる画像認識をかんたんに行えるプラットフォーム「Labellio」を試してみた。
https://www.labell.io/

labellio

Labellioの設定

ドキュメントの通りモデルを作成する。
ラベルを登録すると自動的に画像を検索して学習データとして扱ってくれる。

今回は「世界の変なEXITマンが認識できるか」を検証する。

学習に使ったラベルは下記の通りである。
「EXIT」exit
「歩行者専用」walker
「トイレマーク」toilet
「工事中」working
「ゴーヤーマン」goyaman

acc-loss
「loss_test」と「loss_0」が低く、精度の高い学習結果となった。

画像認識の検証

いくつか画像をアップロードして検証してみる。
no-crossing-e1474468934226
横断禁止マークは「EXIT」が一番近い結果となった。
色は違うが構図は似ている気がする。
goya-e1474469019480
ゴーヤはさすが「ゴーヤーマン」が一番近い結果となった。
色だけでなく形で判断しているようだ。

世界のEXITマン

ここから田村が見つけた世界の少し変なEXITマンで検証していく。
exit-italy-e1474469191637
海外でよく見る腕が短いEXITマン
一般的なEXITマンとほぼ同じなので正確に「EXIT」と認識している。

exit-gaudi
スペインのバトリョ邸のEXITマン
バトリョ邸は全て曲線でできていることからEXITマンも円形になっている。
学習させたデータの中で円形は「歩行者専用」のみだったことから結果が間違っている。
色は見てくれなかった。
exit-subway
イタリアのローマの地下鉄で見つけたEXITメン
複数人で走り抜けている標識でも「EXIT」と認識した。

exit-vatican
バチカン市国前の土産屋の地下のトイレ近くにあったEXITマン
袖付きで上品だからか「歩行者専用」の紳士と間違えてしまった。
色も形も違うが、不思議である。

画像認識のまとめ

Labellioでかんたんに画像認識を行うことができた。
精度を上げる為には例外となるデータを繰り返し学習させることが必要である。

バチカンEXITマンのように「なぜその結果になったのか」を追うことができないDeep Learningだが
大量の画像から特徴を学習し判別することから「らしい」「っぽい」といった人の感覚を知ることができる。
好きな画像をいくつか選ぶことで「明文化しにくい直感的な好み」を判別することができるかも知れない。

元記事はこちら

Labellioでかんたん画像認識

田村 謙介

田村 謙介

構築運用(虎)セクションのリーダー/ソリューションアーキテクトとして、コンサルティング・設計・構築を主に担当しています。 使用するプロダクトやサービスの思想を尊重しつつお客様の要望に応えられる「美しい設計」を日々追い求めています。