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TensorFlow Object Detection API でコンピュータ ビジョンモデルを強化する
2017年7月4日火曜日
この記事は 科学研究者、Jonathan Huang、ソフトウェア エンジニア、Vivek Rathod による Google Research Blog の記事 "
Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
(
Google オープンソース ブログ
にも投稿されています)
Google では、画像認識向け柔軟な最新の機械学習(ML)システムを開発しています。これは Google の製品やサービスの改善だけでなく、
研究コミュニティの発展にも活用されています
。例えば 1 枚のイメージから複数の物体を正確に検出し位置を特定できる ML モデルの作成は、依然としてこの分野における重要な課題で、そうしたモデルの学習や実験に Google は多くの時間を費やしています。
Google のモデルの 1 つを使ってサンプル イメージ(
COCO
データセットより)から検出した物体。イメージのクレジット:
Michael Miley
、
元のイメージ
昨年 10 月、Google の物体検出システムはそれまでにない結果を出し、
COCO の物体検出コンテスト
で第 1 位を獲得しました。その後、このシステムはさまざまな研究論文
1,2,3,4,5,6,7
でも結果を出し、
NestCam
、画像検索の
類似アイテムとスタイルのアイデア
機能、ストリートビューでの
番地や名称の検出
など、Google 製品でも活用されています。
そして今回、このシステムが
TensorFlow Object Detection API
として幅広い研究コミュニティで利用できるようになりました。このコードのベースとなるのは、
TensorFlow
上に構築されたオープンソース フレームワークです。これを使えば、物体検出モデルの構築や学習、導入が簡単になります。調査や研究のスピードアップと最新モデルのサポートを目的として開発されました。
今回のリリースには、以下が含まれています。
以下を含むトレーニング可能な各種検知モデル
MobileNets
による
Single Shot Multibox Detector
(SSD)
Inception V2
による SSD
Resnet 101
による
リージョンベースの完全畳み込みネットワーク
(R-FCN)
Resnet 101 による
高速 RCNN
Inception Resnet v2
による
高速 RCNN
すぐに推論に利用できる上記の各モデルの固定パラメータ(
COCO データセット
で学習済み)
いずれかのリリース済みモデルを使ってすぐに推論が可能
Jupyter notebook
ローカル学習用の便利なスクリプトと、Google Cloud を利用した分散学習および評価のためのパイプライン
MobileNet を使う SSD モデルは軽量なので、モバイル端末でもリアルタイムで快適に動作します。一方、2016 年に COCO で優勝したモデルは、高速 RCNN モデルを組み合わせたものを利用していました。演算負荷が増大しますが、精度は大幅に向上します。これらのモデルのパフォーマンスの詳細については、
CVPR 2017 の論文
をご覧ください。
試してみたい方へ
このコードは Google 社内の画像認識処理ですでに威力を発揮しており、皆さんのアプリケーションでも役立つはずです。また、皆さんからのコードの改善や機能追加は大歓迎です。今後のフレームワークのアップデートにもご期待ください。Object Detection API を試してみたい方は、
こちら
からコードをダウンロードして
Jupyter Notebook
を使い任意のイメージで物体を検出してみるか、
Cloud ML エンジンでペット検出ツールをトレーニング
してみてください。
謝辞
Tensorflow Object Detection API 、および学習済みの動物サンプルモデルをリリースできたのは、Google エンジニア間でのさまざまな共同作業や、製品開発チームからのフィードバックおよびテストのおかげです。特に、以下の方々の貢献に感謝いたします。
主な貢献者:
Derek Chow、Chen Sun、Menglong Zhu、Matthew Tang、Anoop Korattikara、Alireza Fathi、Ian Fischer、Zbigniew Wojna、Yang Song、Sergio Guadarrama、Jasper Uijlings、Viacheslav Kovalevskyi、Kevin Murphy
その他の協力者:
Andrew Howard、Rahul Sukthankar、Vittorio Ferrari、Tom Duerig、Chuck Rosenberg、Hartwig Adam、Jing Jing Long、Victor Gomes、George Papandreou、Tyler Zhu
参考文献
Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors
,
Huang et al., CVPR 2017(本フレームワークについて説明した論文)
Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild
,
Papandreou et al., CVPR 2017
YouTube-BoundingBoxes: A Large High-Precision Human-Annotated Data Set for Object Detection in Video
,
Real et al., CVPR 2017(
ブログ投稿
もご覧ください)
Beyond Skip Connections: Top-Down Modulation for Object Detection
,
Shrivastava et al., arXiv preprint arXiv:1612.06851, 2016
Spatially Adaptive Computation Time for Residual Networks
,
Figurnov et al., CVPR 2017
AVA: A Video Dataset of Spatio-temporally Localized Atomic Visual Actions
,
Gu et al., arXiv preprint arXiv:1705.08421, 2017
MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications
,
Howard et al., arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017
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