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ディープラーニング素人がPyTorchでマスクつけている人を學習させてみた

4b2f3a64637b51e81813accbe8a98083?s=47 KMiura
February 20, 2021

?ディープラーニング素人がPyTorchでマスクつけている人を學習させてみた

2021.02.20「Python Charity Talks in Japan 2021.02」
https://pyconjp.connpass.com/event/199787/

4b2f3a64637b51e81813accbe8a98083?s=128

KMiura

February 20, 2021
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Transcript

  1. ディープラーニング素人がPyTorchで マスクつけている人を學習させてみた KMiura(@k_miura_io)

  2. お前だれよ ? 三浦 耕生(こうき) ? 名古屋のゲーム會社 のサーバーエンジニア @k_miura_io koki.miura05

  3. ディープラーニング ? ディープラーニングはチュートリアル 止まり ? せっかくGPU乗ったSurface買ったの に…(3年前) ? Pythonやってるならディープラーニ ングやらないと

  4. ディープラーニングを社會の役に立てたい (建前) ? 外出するのにマスクを付けるのは當 たり前 ? 百貨店行くとマスクつけても認識する サーモカメラを見かけるようになった ? ワイも実裝してドヤりたい(本音)

  5. 実行環境 ? Python 3.9 ? Pytorch(Tensorflowはベタすぎる) ? NVIDIA GeForce GTX

    965M(Surface Book內蔵GPU)
  6. とりあえず動かしてみた ? Mobile Net V2を転移學習 ? データ數600枚ほど ? 思ってたのと違う…

  7. Why? ? 逆伝搬の計算するとトレーニングをするたびに以前の勾配を加算する ? トレーニングの度に勾配をゼロにする処理をいれてみた ? ついでにデータも増やしたれ(各クラス600枚→900枚)

  8. 學習結果 ? 悪くはないがノイズ結構のってる ? Accuracyが1に到達してるものもある(収束しているのが理想)

  9. さらに改善 ? もっとデータ量を増やしてみた(各クラス900枚→1600枚) ? ついでにエポック數増やしてみる(100エポック→150エポック)

  10. 學習結果 ? 目立ったノイズも無くきれいな曲線(ディープラーニングでよくあるやつ) ? Accuracyが1に到達せず収束している ? やはりデータがものをいう

  11. 実験成果 https://youtu.be/VbBSG1Is3hY

  12. まとめ ? ディープラーニングはデータ量、アルゴリズムは二の次 ? ようやくGPUを生かすことができた(Jetson Nanoも買える) ? ディープラーニング完全に理解した

  13. 今回のソースコード&ブログ https://github.com/Miura55/deeplearning- face-mask-detection https://supernove.hatenadiary.jp/entry/ 2021/01/19/041445

  14. END

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