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お手軽にrealtime画像認識をAndroid/iOSで動かす

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お手軽にrealtime画像認識をAndroid/iOSで動かす

こちらはTensorFlow Advent Calendar 2016の5日目です。
この記事はこれからTensorflow始めてみようというAndroidエンジニア、iOSエンジニア向けです。

  • 開発環境: Mac
  • Tensorflow: r0.12
  • 検証端末: Galaxy S6
  • 検証端末: iPhone 6

理論はともかく動かしてみよう!

機械学習って自分には関係ないって思ってませんか?TensorflowはAndroid/iOSローカルで動きます!リアルタイムです!
公式のチュートリアルでは、Bazelっていうビルドツールが必要なのですが、独自色が強く、Android/iOSエンジニアには敷居が高いです。そんなBazelのインストールから説明していきたいと思います。

Bazelのインストール

参考: https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/get_started/os_setup.html

brew install bazel

JDK8のダウンロード(jdk-8u111-macosx-x64.dmgを手動でインストール)
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

環境変数を設定

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_111.jdk/Contents/Home

Tensorflowのダウンロード

git clone https://github.com/tensorflow/
cd tensorflow
git checkout r0.12

Android版

参考: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r0.12/tensorflow/contrib/makefile#android

Android NDKのインストール

brew install android-ndk
export NDK_ROOT=/usr/local/Cellar/android-ndk/r13b/

Bazelの設定ファイルにAndroid SDKとNDKのパス指定

vim WORKSPACE

git diff

-#android_sdk_repository(
-#    name = "androidsdk",
-#    api_level = 23,
-#    build_tools_version = "23.0.1",
-#    # Replace with path to Android SDK on your system
-#    path = "<PATH_TO_SDK>",
-#)
-#
-#android_ndk_repository(
-#    name="androidndk",
-#    path="<PATH_TO_NDK>",
-#    api_level=21)
+android_sdk_repository(
+    name = "androidsdk",
+    api_level = 23,
+    build_tools_version = "23.0.1",
+    # Replace with path to Android SDK on your system
+    path = "/usr/local/Cellar/android-sdk/24.4.1_1",
+)
+
+android_ndk_repository(
+    name="androidndk",
+    path="/usr/local/Cellar/android-ndk/r13b",
+    api_level=21)

訓練済みモデルのダウンロード

curl -L https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip -o /tmp/inception5h.zip
curl -L https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/mobile_multibox_v1.zip -o /tmp/mobile_multibox_v1.zip

unzip /tmp/inception5h.zip -d tensorflow/examples/android/assets/
unzip /tmp/mobile_multibox_v1.zip -d tensorflow/examples/android/assets/

Androidのビルドとapkのインストール

bazel build //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo
adb install -r -g bazel-bin/tensorflow/examples/android/tensorflow_demo.apk

https://www.youtube.com/watch?v=Z7XcoigrEbA
IMAGE ALT TEXT HERE

Androidスタンドアローン版

git clone https://github.com/mainyaa/TensorFlowAndroidDemo
cd jni-build
make
make install

あとはAndroidStudioでプロジェクトを開いてビルドするだけです。

iOS版

参考: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r0.12/tensorflow/contrib/makefile#ios
参考:TensorFlowにiOSサポートが追加されたそうなので試してみた

依存関係のインストール

xcode-select --install
brew install automake
brew install libtool

依存関係とTensorflowをビルド
macOS Sierraの人こちらを参考に.shファイルを編集してから実行してください

cd tensorflow
tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh
tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh

訓練済みモデルのダウンロード

mkdir -p ~/graphs
curl -o ~/graphs/inception.zip \
 https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip \
 && unzip ~/graphs/inception.zip -d ~/graphs/inception
cp ~/graphs/inception5h/* tensorflow/contrib/ios_examples/camera/data/

あとはxCodeでtensorflow/contrib/ios_examples/cameraを開いてビルドするだけです。

https://www.youtube.com/watch?v=Sl8MPeWVi2I
IMAGE ALT TEXT HERE

日本語化

英語のままだとわかりにくいのでリソースを日本語化しました。
imagenet_comp_graph_label_strings.txt を置き換えるだけで認識結果を日本語化出来ます。

Android日本語化

curl -o tensorflow/examples/android/assets/imagenet_comp_graph_label_strings.txt https://raw.githubusercontent.com/mainyaa/TensorFlowAndroidDemo/master/app/src/main/assets/imagenet_comp_graph_label_strings.txt

で置き換えることで、認識結果を日本語化出来ます。

iOS日本語化

curl -o tensorflow/contrib/ios_examples/camera/data/imagenet_comp_graph_label_strings.txt https://raw.githubusercontent.com/mainyaa/TensorFlowAndroidDemo/master/app/src/main/assets/imagenet_comp_graph_label_strings.txt

XcodeでCameraExampleViewController.mmを開く

-          NSString *labelObject = [NSString stringWithCString:label.c_str()];
+          NSString *labelObject = [NSString stringWithCString:label.c_str() encoding:NSUTF8StringEncoding];

で置き換えることで、認識結果を日本語化出来ます。

色々認識してみよう!

機械学習というと、文字とグラフとにらめっこなイメージがありますが、手元の端末にまで落ちてきて、それがリアルタイムで動くと『おおっ!』という感動があります。
今回のデモでは、1000クラスの分類が出来ます。そのうち200クラスぐらいが犬種です。犬検出器です。
僕の端末(Galaxy S6)では、1frame 300msで処理できていました。皆さんの端末ではどうですか?
https://www.youtube.com/watch?v=XK7EuHrkUU4
IMAGE ALT TEXT HERE

職業プログラマーは如何に機械学習に立ち向かうのか

機械学習やってみたいけど、数学苦手って方もいらっしゃるかと思います。それなら、コードからボトムアップで理解してみるのは如何でしょうか。
tensorflow/example/tutorialには豊富なチュートリアルがあります。
tensorflow/modelsでは、色んな機械学習がコードが教師データ付きで公開されています。
最近は論文とともに、教師データ+学習プログラム+デモという形でgithub上に公開してくれている研究者がたくさんいます。
http://www.gitxiv.com/ このサイトでは論文のabstract+githubのreadmeを一対として表示してくれるニュースサイトです。
ここを見ながら、興味深いテーマをgithubからcloneしてきて自分で学習させて、デモプログラムを走らせてみると面白いと思います。 "論文名 tensorflow" でgithub上で検索すると、tensorflow版の実装が簡単に出てきます。
機械学習のプログラムは多くがPythonです。機械学習の理論は非常に複雑ですが、Pythonの関数レベルまで落としこんであれば、入力と出力がわかっているブラックボックス関数として扱うことで、中身を知ることがなく使うことが出来ます。
慣れてくると1時間もあればFlaskを使ってAPIサーバー化して、Hubot経由でSlackから使えるようにも出来ます。

今週末にでもTensorflowに入門してみませんか?

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