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ディープラーニングを使って五等分の花嫁の将来の嫁を予測する

今話題の五等分の花嫁の将来のお嫁さんが誰なのかいろいろ憶測あって、気になったので予測しようとおもいました

ディープラーニングの物体検出のstate-of-the-artたち、YOLO v3とFaster R-CNNにまかせてみました

見る人によってはネタバレとかになると思うので、そう思ったらすぐこのページを閉じて下さい

これはあくまでテクログです。ネタバレとかがしたいのではなく、ただディープラーニングを使ったあそびとして捉えて下さい


学習データ

Kindleで1巻を開いて、スクショをひたすらとって、アノテーション付けました


YOLO v3

YOLOはKeras実装を使いました

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

こっちの画像の結果は

Itsuki 0.36 (220, 93) (273, 153)

Nino 0.24 (220, 93) (273, 153)

ということで、二乃か五月らしいです。だけど、五月の方が確率が高いので五月なのかも。。

ちゃんと書き分けできてるんだなー??と

あとディープラーニングもしっかり書き分けを学習できてるんだなーと

こっちの結果は

Itsuki 0.11 (157, 121) (246, 208)

Nino 0.11 (157, 121) (246, 208)

ということで、やっぱ五月か二乃らしいっす。


Faster R-CNN

pytorch実装を使いましたー

https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch

Ichika 0.7306731343269348

Nino 0.11791589856147766

Yotsuba 0.07815735787153244

Itsuki 0.8343716859817505

ということで五月!

out_1_9.jpg

Ichika 0.9910896420478821

ということで、一花!

そう言われると一花っぽい感じもする

とりあえず断定はできないけど総合的に見ると五月らしい!!


結論

五月なのかなー だれが嫁でもかわいい!