2021-03-27

単一の手のLocalizationモデルお試し作成中。その２。

以下の続きです。

Raspberry pi4(num_threadsに2を指定)とUnityでの実行を試しています。

Raspberry pi4(num_threadsに2を指定)は以下。

ぼちぼちなのですが、TensorFlow Lite変換後の検出精度がイマイチになったよーな、、、？

60～70msくらい？
うーん、、、ぼちぼち🤔？
しかし、ちょっと精度がイマイチ。 https://t.co/PRRKRbu5u3 pic.twitter.com/DhGsdQv41d
— 高橋かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年3月26日

Unity WebGLビルドで動かしたものと、Unity Editor上で動かしたものです。

WebGL版で約6fps、、、ぎり使えるか、、、🤔？

Unity WebGLビルドで動かします🙄
Unity WebGLだとTiny Yolo v2が約0.4fpsなのでボチボチ上手くいったほうかしら🤔 https://t.co/OTTT2gUjtE pic.twitter.com/dxXih2zVbL
— 高橋かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年3月26日

2021-03-26

Unityで「ふっかつのじゅもん」的な処理🦔

Unity

「ふっかつのじゅもん」的なものを実装していました。

特に使用予定はありません🦔

モデルの学習を回している間、無意味に「ふっかつのじゅもん」的なものを実装して遊んでいる。
※使う予定は無い👾 pic.twitter.com/MQ2LAi3P0R
— 高橋かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年3月25日

ソースコードは以下にコミットしています。

github.com

リポジトリのReadMeにも記載していますが、使いやすさを優先して以下のような変換をしています。

データの圧縮やビットを詰め込むような処理はしていないため、結構な文字数になります。

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2021-03-25

ツイート2年分のWord Cloud👾

機械学習 Twitter まとめ

TwitterのWord Cloudやってみたいなー。って思っていたのですが、

以下の記事通りにやったら、お手軽にできました🦔

fffw2.hateblo.jp

本当は昨日やりたかったのですが、

「データのアーカイブをダウンロード」が出来るまで、24時間くらい待ったので今日投稿です。

2018年末に作った技術勉強のアカウントでやってみます🦔

毎日のツイート数

f:id:Kazuhito00:20210325204528p:plain

だいたい、こんなもんですかね 🙄

普通の日は20前後で、オフラインの勉強会があった日は実況するのでツイート数が跳ね上がる感じですね。

2020年は、ほぼオンラインの勉強会のためツイート数が安定しております。

2019年

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さすが勉強用アカウントと言うか、、、

面白味が無いな、これは、、、🤔

「高橋」が入っているのは一人称として使っているからですかね。

「Julia」が入ってますが、そんなに使用していたかしら、、、？

2020年

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ちょっと2019年と違いを探すのが難しいレベルで似通ってますね。

KaggleとかTensorfow系の単語がちょっと増えたかな。。。？

2019年にも2020年にもPINTOさん(@PINTO03091)の名前が入っていますね。

だいたい、僕の勉強とか仕事の参考情報は、PINTOさん(@PINTO03091)、からあげさん(@karaage0703)、shinmuraさん(@shinmura0)、はやぶささん(@Cpp_Learning) あたりからバリバリ情報を仕入れている感じです。

勉強用のアカウントのため、ある程度想像はしていましたが、

正直面白味の無い結果ですねー、、、🤔

また、2021年末にやってみよう。

以上。

2021-03-23

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、、、🦔

僕のもとに持ち込まれる手検出の相談って、、、
「手検出は単一で良い」
「パー/グーの分類が出来れば良い」
「中心の１点のXY座標が取得できれば良い」
ぐらいの機能で、仕様を満たせることが多くて、EfficientDetどころかMobilenetSSDでもオーバースペックなケースあるんですよねー、、、🙄
— 高橋かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年3月18日

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🙄

お試しで作成🙄

出力が分類(無し/グー/パー)×1 と回帰(X座標、Y座標)×2のLocalizationモデルです。
ONNXに変換してCPU推論で動かしています。

まあ、正直想定通りですが、、、
僕のレベルじゃ、精度と速度どっちも良いモデルなんて作れないなー、、、🤔 https://t.co/bKhDAX1kNT pic.twitter.com/sooo1fUMam
— 高橋かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年3月22日

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。

ラズパイで動作確認🙄
数値が見にくいですが、約100ms(10fps)くらいですね🤔 https://t.co/gj3qVlKp8S pic.twitter.com/kMjVlxW8V1
— 高橋かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年3月22日

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、、、👻

2021-03-17

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、、、👻

ちょいちょい「非接触インターフェースに興味あります」と言うお客さんいるのですが、、、
腕は疲れるわ。繊細な操作は出来ないわ。で使いどころ難しいと思うんですよねー、、、これ🤔 pic.twitter.com/c6DUrk2Zkv
— 高橋かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年3月16日

ソースコードは一式以下にコミットしています。

github.com