みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

金魚って見分けられる? (1)

一昨日(2018/7/28), 「アーバンデータチャレンジ2018 奈良ブロック キックオフ」があり参加した.

udc2018-nara1.peatix.com


関連記事:
・金魚って見分けられる? (1)
金魚って見分けられる? (2)


今年は「奈良の隠れた魅力をみんなで発信!」をテーマに, 県内の主にシビックテックに関する団体が集まり, 各団体のお題をもとにアイデア出しのワークショップを行った.

1. 各団体のお題
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郡山は, 「金魚AI(愛)育成」ってことで, 以下の2つをお題に....
・大量の金魚の画像を集めたい.
・AIとつなげたい.


2. ワークショップ
地元愛ということで, 「金魚AI」のグループに参加.
このグループのメンバーにはツワモノが何名かいて, アイデアの出が半端ない.

各お題のまとめ

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相変わらずグラレコのまとめ, メッチャ分かり易くていい.


3. ちょびっと金魚AI
金魚の画像集めは, いろいろなアイデアが出たのでやるとして, ちょっと金魚AI試してみた.
ということで, Deep Learning使って金魚の種類を見分けてみる.

だが, そもそも金魚の種類まったく知らないし....
金魚の分類ってネットで調べたけどやっぱりよくわかんないし...

とりあえずネットで画像集めて強引にラベルを作成した.
そもそもラベルがあっているかさえよくわからないが, とりあえず以下の22種類で試してみる.

番号 大分類 種類 写真 データ(学習/評価)
1 和金型 和金 f:id:moonlight-aska:20180729205026p:plain 37 / 4
2 朱文金 f:id:moonlight-aska:20180729205905p:plain 35 / 4
3 コメット f:id:moonlight-aska:20180729210117p:plain 37 / 4
4 地金 f:id:moonlight-aska:20180729210221p:plain 39 / 4
5 琉金 琉金 f:id:moonlight-aska:20180729210422p:plain 38 / 4
6 出目金 f:id:moonlight-aska:20180729210519p:plain 38 / 4
7 キャリコ f:id:moonlight-aska:20180729210617p:plain 39 / 4
8 蝶尾 f:id:moonlight-aska:20180729210717p:plain 39 / 4
9 土佐錦 f:id:moonlight-aska:20180729210816p:plain 40 / 4
10 オランダタイプ オランダシシガシラ f:id:moonlight-aska:20180729210907p:plain 36 / 4
11 東錦 f:id:moonlight-aska:20180729211011p:plain 41 / 4
12 青文魚 f:id:moonlight-aska:20180729211108p:plain 41 / 4
13 茶金 f:id:moonlight-aska:20180729211152p:plain 42 / 4
14 珍珠鱗 f:id:moonlight-aska:20180729211347p:plain 33 / 3
15 浜錦 f:id:moonlight-aska:20180729211439p:plain 41 / 4
16 丹頂 f:id:moonlight-aska:20180729211758p:plain 42 / 4
17 ランチュウ らんちゅう f:id:moonlight-aska:20180729211915p:plain 40 / 4
18 江戸錦 f:id:moonlight-aska:20180729212006p:plain 42 / 4
19 桜錦 f:id:moonlight-aska:20180729212106p:plain 44 / 4
20 ナンキン f:id:moonlight-aska:20180729212259p:plain 40 / 4
21 水泡眼 f:id:moonlight-aska:20180729212405p:plain 43 / 4
22 頂天眼 f:id:moonlight-aska:20180729212526p:plain 38 / 4

お試しということで, InceptionResNetV2をベースに, 転移学習やってみた.

[学習条件]

学習データ 11300(*)
Optimizer Adam
ミニバッチサイズ 32
Epoch数 30

* Cropping, γ補正, Affine変換等でDataAugumentation

[学習結果]
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[評価結果]
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おー, 約8割見分けられそう!!
私より断然すごい.

頑張れば90%越えいけそうかな!?
画像が集まったら, またやってみよう!!

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