高橋かずひとのプログラミング、その他、備忘録。

日々調べてたことや、作ってみたものをメモしているブログ。　お決まりの断り文句ですが、このブログに書かれている内容は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。チラ裏。

単一の手のLocalizationモデルお試し作成中。

Raspberry pi 機械学習 物体検出 Tensorflow

発端は以下のお話し。

元々自社からも要望されていた調査ではあるのですが、、、🦔

 

クラス分類モデルの出力を2出力に変えて、分類結果(無し/グー/パー) と 回帰結果(X座標、Y座標) を出力するモデルに改造しています。

正直、PC上で動かすならMediaPipe使ったほうがお手軽に精度高くなりますね。現状の僕のスキルレベルでは🙄

 

ラズパイで確認。

こちらも少々イマイチな結果ですね。

以前作ったObjectDetecstionモデルが10fps超えていたので見劣りしてしまいます。

 

もう少し実験してソースコードは整理しようと思いますが、結果がイマイチなので公開しようか考え中、、、👻

MediaPipe Handsを用いて非接触マウス操作🦔

MediaPipe Tensorflow

表題の件、お試しで作成しています。

この手のソフトは相当操作感のチューニングをしないと使い物にならない印象がありますね、、、👻

 

 

ソースコードは一式以下にコミットしています。 

github.com

Unity Barracuda でリバーシ(教師有り学習モデル)を動かしてみる🦔

Unity 機械学習 ONNX Tensorflow

TensorFlowでリバーシ用のモデルを教師有り学習で作りました。

せっかくなので、ONNXに変換しUnityのBarracudaで動かしてみています。

 

 

WebGLビルドを行い公開していますので、お試しで遊ぶことも出来ます↓

kazuhito00.github.io

 

また、あわせて学習用スクリプト、ソースコード等を以下リポジトリにコミットしています。

以下の一通りが出来るようにしています。

  • [Colaboratory] WTHOR(フランス オセロ連盟 公開の棋譜データベース)から棋譜データをダウンロード
  • [Colaboratory] 棋譜データの読み込み
  • [Colaboratory] 棋譜データから学習用データとテストデータを作成
  • [Colaboratory] モデル構築/学習
  • [Colaboratory] ONNXモデルへ変換
  • [Unity] リバーシでの推論

github.com

 

以上。

tf-simple-metric-learningを用いてMNISTで距離学習

機械学習 Tensorflow Metric Learning

以前、見かけて良さそうと思っていたTensorflow用のMetric Learningライブラリです。

 

あれから、案件(センサ異常検知系)×1と趣味(画像識別系)×1で使ったのですが、お手軽で使いやすかったです。

そして、Colaboratory上でMNIST距離学習のお試しが出来るサンプルを作ってみました。

Colabリンクがあるので、すぐにお試しいただけます👻

github.com

【機械学習名古屋 第28回】Pythonパッケージ版のMediaPipeが超お手軽

LT 機械学習

機械学習名古屋 第28回でLT発表をしました🦔

オンラインハンズオンの待ち時間中(学習中、デプロイ中)の発表です。

Pythonパッケージ版のMediaPipeの紹介的な発表内容です。

一昨日更新された内容も盛り込んでいます👻

 

いつものごとく動画多めなので、SpeakerDeckに加えYoutube版もあります。

 

speakerdeck.com

www.youtube.com

以上。

Python版MediaPipeの0.8.3がリリースされていました。

MediaPipe 機械学習

Python版MediaPipeの0.8.3がリリースされていました。
目に見える変更としては以下があるようです。

  • 「Pose」「Holistic」の全身モード時にz座標が使用できるようになった
    ※数値が小さいほどカメラに近い
  • 「Face Detection」がPython版でも使用できるようになった
  • 「Objectron」がPython版でも使用できるようになった

今回お試しで作ったソースコードは以下にコミットしています。

github.com