Microsoftの機械学習モデル「Lobe」、プログラミングゼロで便利でした。
無料で試せるというLobe(https://lobe.ai/)。
ホームページもわかりやすい。
(Windows、Macに対応）
こちらQiitaの記事Microsoftの機械学習モデル作成アプリケーション「Lobe」はラベル当たり5枚の画像があれば始められるにも紹介されているが、最低5枚の画像があれば学習が始められる。
今回はwindows PCを用いて顔コレデータセット（KaoKore Dataset）(後述)を用いてLobeを試してみる。
Lobeダウンロード
Lobeのホームーページの「ダウンロード」をクリック。
メールアドレスなどを記入すると現在公開されているベータ版をダウンロードすることができる。
ダウンロードした"Lobe.exe"を起動してダウンロードを行う（「Next」ボタンを何回か押してダウンロード）。
顔コレ
顔コレデータセット（KaoKore Dataset）とは、日本の絵巻物や絵本に登場する様々な顔貌画像「顔コレ（顔貌コレクション）を、機械学習に利用しやすい形式で提供されたデータセット。2020年9月にはv1.2が、顔貌数が8,573から8,848件に増えた。
データセットはgithubrois-codh/kaokore: Dataset for the Collection of Facial Expressions from Japanese Artworkで公開されており、以下内容が公開されている。
- 顔貌画像（画素：256×256）の所在情報（URL）をまとめたテキストファイル
- 専門家が付与した属性情報（メタデータ）をまとめたテキストファイル
- 機械学習のためのラベルとデータ分割を指定するCSVファイル
百聞は一見にしかず。
とにかく眺めるだけでも面白いデータセットである。
化身にアノテーションされているのがたまりません。
今回はこのデータセットから試しに
- 男性タグの画像:20枚
- 女性タグの画像:20枚
- 鬼タグの画像:20枚
を用いることにする。
各画像をそれぞれフォルダに分ける。
さっとくLobeを起動
右上の「import」ボタンから「Dataset」を選択
フォルダを選択すると、
- フォルダ名をラベルに利用するか(Label Using Folder Name)
- マニュアルでラベル名を付与するかを選択(Label Manually)
が選択。今回はフォルダ名をラベルとして利用する。
なんだか面白い顔が並んでいてワクワクする。
画像をアップロードすると気が付くと学習が開始される
（20枚のうち、自動で16枚を学習、4枚を評価に分けてくれる）。
問題が簡単だったのか精度100%のようである。
（どのような深層学習のネットワークが使われているかなどは、画面上からはわからない）
play（予測）を試してみる。
左側の「play」をクリック。
学習で用いていない画像をドラッグアンドドロップしてみる。
確かに「女性」と正しく判定している。
カメラを起動させて、自分の顔が「化身」と分類されるかもすぐに試せそうです（怖くてまだ試せていない）。
学習モデルをどのようにダウンロードして利用するのかわかっていませんが（ご存じの方教えてください）、
↓追記しました。(2020/11/25)
TensorFlowのモデル（TensorFlow 1.15）として利用できるため、Raspberry Piなどで試せるようです。
学習済みモデルのExportなど（追記2020/11/25）
左上のハンバーガーメニューをクリックすると「Export」ボタンが。
Export方法は3種類。
ちなみにこちらの記事:画像認識の機械学習を、無料で誰でも簡単に作れる「Microsoft Lobe」に記載されているが、
左上のハンバーガーメニューにある「Project settings」で2種類のモデルを選択することが出来る。
（Lobeが転移学習であることがわかる。）
- ［Optimize for Accuracy］（精度優先）： ResNet-50 V2（デフォルト）
- ［Optimize for Speed］（速度優先）： MobileNet V2
今後
ホームページを見ると、物体検出やデータ分類などがcomming soonのようなので、
公開され次第、試していきたいです。
参考文献・記事
ありがとうございました！
- Microsoftの機械学習モデル作成アプリケーション「Lobe」はラベル当たり5枚の画像があれば始められる
- KaoKore: A Pre-modern Japanese Art Facial Expression Dataset[https://arxiv.org/abs/2002.08595]
- rois-codh/kaokore: Dataset for the Collection of Facial Expressions from Japanese Artwork
- 画像認識の機械学習を、無料で誰でも簡単に作れる「Microsoft Lobe」