ディープラーニングの本をいくつか読んだけど、いまいちピンとこない。
技術的にすごいことはわかったけど、で？って感じでした。
画像認識したかったらAmazon Rekognitionとか使えばいいんでしょ？自分でディープラーニングすることなくない？と思ってました。

手を動かすことにしました。
→上手くいかなかった。。原因をだれか、教えて！！

題材

ダイソーで秤を買いました。
メモリが200g以下になったことを検知して「もうすぐ無くなるよ！」と言えれば、何かと役に立つのではないかと考えました。

画像の取得

画像はRaspberry Pi Zero にUSBカメラ(Logicool C200)をつけて撮りました。

環境セットアップ

Raspberry Pi でカメラ
https://qiita.com/suppy193/items/e9faedbc268d439bd02b
を参考に、インストールとmotion.confを変更。起動はこちらの方法で行いました。

sudo motion -n

起動後、http://xxx.xxx.xxx.xxx:8080にアクセスし、以下の設定を変えました。

設定項目	変更後の値
target_dir	/home/pi/motion
text_right	(not defined)
text_event	(not defined)
snapshot_interval	1

設定変更は即時反映のようです。
こうして1秒間隔で画像を取得しました。

取得した画像

秤のうえに牛乳パックをおいて、水をチョロチョロいてれるところを１秒間隔でキャプチャ。
こんな感じです。

200g以下の画像を200枚、200g以上の画像を200枚ほど用意しました。

学習

Kerasを使いました。主にこちらを参考にしました。

kerasでCNN 自分で拾った画像でやってみる
https://qiita.com/haru1977/items/17833e508fe07c004119

モデルもそのまま参考にしても良かったのですが、何がなんやらわからなかったので、Kerasが予め対応している有名なモデルをそのまま使うことにしました。Googleの人が作ったものだとすごいんでしょ的な発想でMobileNetを選びました。

利用可能なモデル
https://keras.io/ja/applications/

また、作ったモデルを保存しました。

Keras modelを保存するには？
https://keras.io/ja/getting-started/faq/#keras-model

できたコードがこちら

0212_train.py

# coding:utf-8

from keras.applications.mobilenet import MobileNet

from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array, list_pictures, load_img
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = []
Y = []

# 対象Aの画像
for picture in list_pictures('./test0212_1_50/'):
    img = img_to_array(load_img(picture, target_size=(224,224)))
    X.append(img)

    Y.append(0)

# 対象Bの画像
for picture in list_pictures('./test0212_2_100/'):
    img = img_to_array(load_img(picture, target_size=(224,224)))
    X.append(img)

    Y.append(1)

# arrayに変換
X = np.asarray(X)
Y = np.asarray(Y)

# 画素値を0から1の範囲に変換
X = X.astype('float32')
X = X / 255.0

# クラスの形式を変換
Y = np_utils.to_categorical(Y, 2)

# 学習用データとテストデータ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=111)

# MobileNetのモデルを利用
model = MobileNet(include_top=True, weights=None, classes=2)

# コンパイル
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='SGD',
              metrics=['accuracy'])

# 学習
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=15,
                   validation_data = (X_test, y_test), verbose = 1)

filepath = '0212_my_model.h5'
model.save(filepath)

学習開始!

python -m 0212_train

処理が終わるとモデルが出来上がります。

躓いた点１「ファイル名問題」

画像のファイル名に-があるとだめでした。-はファイル名に使えないってそういうもんなんでしょうか？-を_に一括置換して対処しました。

ファイル名を一括置換するワンライナー
https://qiita.com/goking/items/ff6ea22a4b5559d30896

ls -1 *.jpg | awk '{print;gsub(/-/,"_");print}' | xargs -n 2 mv

躓いた点２「パソコンスペック低すぎ問題」

書くのも恥ずかしいスペックのパソコンしか持ってないので、学習にすごーーーーく時間がかかりました。
正確には、時間がかかりそうだったので途中でやめました。
ちょうど見つけた以下の内容を参考にColaboratoryを使いました。するとあっという間に終わりました。すごい、GPU!!

【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory
https://qiita.com/tomo_makes/items/b3c60b10f7b25a0a5935

予測

Raspberyy Pi zeroにkerasとTensorFlowをインストールしようとしましたが、pip install kerasでは時間がめっちゃかかるのとエラーになっちゃいました。調べると、ビルド済みのものがあるようなので、そちらを利用することにしました。

RasPiでKeras/TensorFlowを動かす
https://qiita.com/kazunori279/items/1e23679c534a49c0e837

http://ci.tensorflow.org/view/Nightly/
にあるnightly-pi-zero-python3の成果物tensorflow-1.6.0rc0-cp34-none-any.whlを使うことにしました。

その先のインストールが結構手間取ったので、正しい手順が示せません。。

ソースはこちら

0212_predict.py

# coding:utf-8

from time import sleep

from keras.applications import mobilenet

from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img
import numpy as np
from keras.utils import np_utils

model = load_model('0212_my_model.h5', custom_objects={
                   'relu6': mobilenet.relu6,
                   'DepthwiseConv2D': mobilenet.DepthwiseConv2D})

while True:
    X = []

    picture = '/home/pi/motion/lastsnap.jpg'
    img = img_to_array(load_img(picture, target_size=(224, 224)))
    X.append(img)

    X = np.asarray(X)
    X = X.astype('float32')
    X = X / 255.0

    features = model.predict(X)

    print(features)

    if features[0][0] > 0.5:
        print('水が減っています！ (' + str(features[0][0]) + ')')
    else:
        print('水は十分あります！ (' + str(features[0][0]) + ')')

    sleep(60)

予測結果

失敗。。。
ものをおいても、置かなくても「水が減っています！」

(venv) pi@pizero:~/motion/python/project $ python -m 0212_predict
Using TensorFlow backend.
[[1.000000e+00 5.362379e-25]]
水が減っています！ (1.0)
[[1.000000e+00 6.591085e-25]]
水が減っています！ (1.0)
[[1.0000000e+00 6.2064603e-25]]
水が減っています！ (1.0)
[[1.000000e+00 6.305497e-25]]
水が減っています！ (1.0)
[[1.0000000e+00 1.2839705e-24]]
水が減っています！ (1.0)

終わりに

ダイソーの秤が200g以下かどうかは、残念ながらAmazon Rekognitionではわかりません。
クラウドが提供しているものはあくまで汎用的な画像認識。
クラウドのAPIでできない画像認識／分類をしたければ、自分でモデルを作らなくちゃいけない。逆にモデルさえ作っちゃえば、世界にひとつだけの、画像認識システムができるんですね。
失敗しちゃったけど。。。

画像分類をクラウドAPIではなく自作のモデルで行う必要性を理解するために手を動かして失敗した。

題材