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クソアプリ2Advent Calendar 2019

Day 18
@shinmura0

【クソアプリ】あなたもDeepMagicでマジシャンに！

Last updated at Posted at 2019-12-17

クソアプリ2 Advent Calendar 2019の18日目の記事です。

誰でもマジシャンになれるDeepMagicを開発しました。

#概要
上記の動画でも紹介しているように、指で囲った物体を消すことができます。

ただし、モニター越しで物体を消しているため、種も仕掛けもありまくる
しょうもないマジックです。コンセントとモニターが必要なため、忘年会にも
持っていけませんし、活躍する場が皆無です。

活躍する場が無い...まさしくクソアプリです。

#構成
本アプリは、異なるディープラーニングモデルを3種類使っています。
以下の3ステップで構成されています。

##1ステップ目
handtrackingは以前にも紹介していますが、普通のPC（GPUなし）でも高速に
手の検出ができる優れものです。Githubからクローンしてくるだけで、簡単に使えます。
hand3.gif
（動画はGithubより）

jetson Nanoで動かすとマルチスレッドで11FPS、シングルスレッドで8FPSの速度が
出ます。（TensorRTにすると、もっと速くなるはずです。）

ただし、こちらでも書いたように色々モデルがあり、精度が劇的に変わるため
注意が必要です。

産業用用途では、こちらにあるような使い方もできます。

##2ステップ目
MobileNet V2では、handtrackingで検出してきた手の画像を渡し、手の形を
分類しています。

2ステップ目では、以下のように手の形を3種類に分類するタスクを行っています。
image.png

「ポインター」を認識すると、赤い枠が出てきて物体を消失させる範囲を決めることができます。
「グー」を認識すると、3ステップ目に移行します。「その他」では、特に何もしません。

（本当は、handtacking内で折角SSDが使われているので、手の形の違いで
データを用意して学習させれば、MobileNet V2は不要になります。
それによって、シンプルかつ高速に処理することができますが、
アノテーションに時間がかかるため、今回は諦めました。）

###学習の条件など

  • 画像のサイズ：96×96
  • 最適化手法：SGD
  • エポック：400
  • 転移学習を使っています。

用意した画像の枚数は以下のとおりです。

枚数
ポインター 112
グー 51
その他 175

学習させる際は、PCACAを使って500枚に増幅しています。

ちなみに、精度はvalidation、testのデータで共に70％くらい。
MobileNet V2を使って速度を優先させているため、いくらか精度を犠牲にしています。

ただし、予測確率に閾値を設けることで自信がない予測値は全て「その他」に
分類しました。これにより精度が80％ほどになりました。

##3ステップ目
Partial Convolutions(PCs)は、マスクした部分を綺麗に復元することが可能です。

PCsには事前に屋内の画像を与え、ランダムにマスクされた画像を復元させる学習を
しておきます。これにより、PCsではマスクされた部分を自然な画像に復元できる
ようになります。

そして、実行の際には、「ポインター」の範囲（赤い枠）でマスクした画像を
PCsに入力し復元させます。その結果、復元させた画像では、赤い枠内が自然な
感じになり、あたかも、枠内にあった物体が消えたようになる仕組みです。

学習の要件は以下のとおりです。

  • 学習用の画像はSUNRGB-D（屋内の画像10,000枚以上）を使用。
  • エポックは30（1000イタレーション/1エポック）。Colabの学習で34時間かかった。

ちなみに、PCsを異常検知に使うと異常部分の可視化ができます。

#実行結果
##レベル1
消す範囲は、小さければ小さいほど自然な画像になって帰ってきます。
まずは、小さいマグネットを消します。

##レベル2
冒頭にお見せした動画です。レベル1に比べ、消す範囲が大きくなっていますが、
周りの背景が単純なので、割と良い結果が得られます。

##レベル3
最後は将棋の駒を消します。消す範囲は小さいですが、周りの背景が複雑なので
ちょっと自信がありませんでした。

動画をよく見ると、将棋盤の線も一部再現されています。
何とか頑張っています。

#使い方
##ハード

##ソフト

  • Keras2.2.5
  • OpenCV
  • TensorFlow

##手順
基本的にGithubに上げたもので実行可能なのですが、Partial Convolutionsの
モデルは、容量が40MBもあるためアップすることができませんでした。
そのため、このモデルだけ欠落しています。

このモデルはメール（shinmura_0@yahoo.co.jp）をいただければ、送信できます。
（40MBでもアップできる方法があれば教えてください）
また、こちらを参考に自分で学習することも可能です。

アプリの使い方は以下のとおりです。

  • こちらから実行ファイルをダウンロードしてください。
  • main.pyを実行してください。

カメラ画像が表示されたら、以下のとおりに実行してください。

  • 「S」ボタンを押すと、実行開始です。
  • 右手の人差し指を立てて（爪を上に向けるのがポイントです）、消したい物体を囲ってください。
  • その後、手のひらをカメラ側に見せた状態で「グー」にすると囲った物体を消すことができます。
  • 消す範囲が小さければ小さいほど、精巧な復元画像を得ることができます。
  • 消す範囲をリセットする場合は、「R」ボタンを押してください。その後、「S」ボタンを押し実行開始です。

#実行時間
2ステップ目までだと全体で6FPSくらい出ますが、3ステップ目に移行すると
1FPSくらいになります。各処理単体の実行時間は以下のとおりです。

内容 実行時間(msec）
1ステップ目 handtracking 120
2ステップ目 MobileNet V2 50
3ステップ目 Partial Convolutions 500

#クソアプリから抜け出すために
このアプリの欠点は、マジックのくせに電源とモニターが必要なことです。
スマートではありません。カッコよくありません。

でも、一番のネックはモニターが固定されていることなのです。
モニターを見ながら遊んでいると首が痛くなります。

これは、周りにあるものを消そうとして、気が付くと首が120度に曲がっている
ためです。（↓こんなイメージ。）
image.png

じゃあ、移動式モニターがあれば良いわけです。
移動式モニター、移動式モニター...
スマホでやれば良いじゃん！と思ったあなた、鋭いです。

スマホでも手の検出が高速にできます。
hand_tracking_android_gpu.gif
（動画はGithubより）

指の座標も得られるので、さらに高精度の判別ができると思います。

ただ、この後3ステップ目（Partial Convolutions）を動かすと、激遅になると思われるので
スマホ計画は頓挫。。。やっぱり、モニターは固定。クソアプリから抜け出せない。

結論：「クソアプリでもいいじゃない。」

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