2018年08月01日

識別と機械学習

Googleが今年1月に「Cloud AutoML Vision」という、専門知識がなくとも画像認識の機械学習ができるサービスを発表しました。当時は限定ユーザーのアルファ版だったのですが、この7月下旬にベータ版に更新され、一般ユーザーでも利用できるようになったので今回試してみました。

コンピュータに画像に何が写っているか判別させることを画像認識というのですが、それを行うためにはコンピュータにいろいろなものを覚えてもらわないとなりません。そのためのプログラミングには高度な専門知識が必要です。今回のGoogleのサービスは、判別のための画像データ(写真)とそれが何かラベルをつけるだけで、判別のモデル式(分類器)を作成してくれるというものです。

サンプルにはお花の画像が大量に入っていたのですが、そこはバードリサーチなので身近な鳥の判別モデルを作ろうと試しました。コンピュータの学習のために、シジュウカラ、ヒガラ、ヤマガラ、エナガ、メジロ、ウグイス、ヒヨドリなどの画像を各種100-200枚用意しました。ちなみに推奨は1種1000枚以上です。学習教材が多ければ多いほど、様々なパターンを学習し判別率は向上します。
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画像を登録してTRAINボタンを押すと学習が始まります。コンピュターは画像を読み込み、10分ほどでモデルを作り上げました。
検定率は、以下のようになりました。
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メジロは100%の識別ができて、シジュウカラは89.7%、ヒガラやメジロと誤ったようです。ウグイスは77.8%、なぜかヒヨドリやエナガと間違えています。地味だから特徴がないからでしょうか。

先日来設置している水場カメラ(Twitter: @CameraMoriya )の写真から、シジュウカラやメジロの写真を使って、この判別モデルがどれだけ使えるか試してみました。

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82.6%でメジロー正解

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87.5%でシジュウカラーぶれてるのに正解

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72.0%でヒガラー不正解

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判定不能?シジュカラ幼鳥は無理だったか。

しかし、鳥をトリミングしてみると、判別率が上がりました。
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96.7%でシジュウカラ!

コンピュータに教え込むべき画像のパターンを増やしたり、背景と切り離したりと、まだまだですが今後データを積み重ねたり、入力を工夫すれば、実用に耐えるものになるかもしれません。

ちなみに海外では、Merlin Photo IDといった画像判別のアプリもリリースされています。
日本でもAIが野鳥判別の一助となってくれる日も遠くないかもと思いました。
posted by ばーりさ at 16:12| その他