ミッション
日本人なら誰もが一度は思うことであろう、この疑問。
「もののけ姫に登場するモロは『神』なのか、はたまた『犬』なのか」
今回の目的はそれを技術的観点から解き明かそうという壮大なるミッションとなります。
実験方法
今回の実験ではYOLOv3を利用しました。前の記事で長ったらしい環境構築やインストール作業をしていたのは全てこの謎を解き明かすためだったのです！ﾜﾝ
実験手順
- 学習済みモデルの取得。このページを見るとどうやら犬も認識できそうなので利用することに。
- 入力画像の取得。ネットから6枚(意外と種類が少なかった)のモロが写っている画像を取得(ジブリさんお借りします)。
- 学習済みモデルを利用し、6枚の画像を認識させる。
- より多く認識されたものをモロの正体とする。（認識におけるルール）
認識におけるルール
- なににも認識されなかった場合、『神』とする。
- 認識の際に重複がある場合、より数値が高いものを採用する。これは以下のような例を指している。
car 0.87
taxi 0.32
この場合carとして認識されたとする。
実験結果
各画像に対する出力結果
画像1に対するの出力
horse 0.77 (64, 49) (475, 257)
画像2に対するの出力
horse 0.36 (18, 13) (553, 352)
画像3に対するの出力
horse 0.37 (192, 30) (553, 352)
dog 0.96 (201, 7) (539, 339)
画像4に対するの出力
画像5に対するの出力
dog 0.92 (107, 12) (394, 268)
画像6に対するの出力
結果グラフ
結論
モロの正体は結局謎のままであり、馬の疑いまで浮上。しかも頻度的には馬。(YOLOv3調べ)
しかし諸説あることもたしかである。