みなさんこんにちわ、こんばんわ。
SAIです。
今日は、JupiterNoteBookで回帰プロジェクトを動かしてみましょう。
今日のソースも、Nvidiaの「Getting Started with AI on Jetson Nano」です。
またまたCSIカメラを使いますので接続しておきましょう。
CSIカメラを繋いだ状態で、JupiterNoteBookを起動し、
regression （回帰プロジェクト）を動かしてみましょう！
regression は、事前にトレーニング済のResNet18に対して、
再トレーニングする形の様です。
1．regressionを開く
JupiterNotebookを起動したら以下のようなフォルダ構成が見えると思います。
regression というフォルダがありますね。
今日は、これを動かしてみます。
↓こんな画面が見れると思います。
今回も、CSIカメラを使うので、
コードを実行する前に、CSIカメラが使えるようにコードを改変しちゃいましょう。
for USB の部分のコードが有効化されていて、
for CSI の部分のコードが[#]で無効化されています。
USBカメラをコメントアウトして、CSIカメラの部分を有効にしましょう！
↓
2．データセットについて
今回は、データセットの話は省略です。
基本的には分類をするんだけど、それは1-3の時と基本同じです。
https://ameblo.jp/saiduke/entry-12816804468.html
ポチポチ画面を進めて、撮影する画面まで進みましょう。
3．回帰プロジェクトの写真の意味
今回の回帰プロジェクトでは、顔の部位の位置を学習します。
鼻、右目、左目が例題になっていますね。
写真を撮影する際に、学習したい部位をクリックすることで撮影します。
この時、学習したい部位の座標が重要になります。
↓こんな感じらしいです。
写真を撮影すると、保存する写真の名前の先頭にX座標とY座標が登録されます。
うっかり違う場所をクリックしないように注意しながら撮影しよう！
4．教師画像の撮影
とりあえず、自分の顔を撮影しながら自分の目をクリックはむずいので、
「ばりぃさん」に登場いただきました。
＃が、結果的にぬいぐるみではダメでした。。
＃とりあえずそのまま説明します。
撮影画面で [nose] を学習するので、
ばりぃさんを撮影しながら、左の枠のばりぃさんの鼻をクリックして撮影します。
角度などを20～30枚撮影しましょう。
同様に、右目と左目も角度を変えながらポチポチ撮影していきます。
5．モデルの学習（教師あり学習）
写真が撮影出来たら、AIによる学習をする番です。
学習は↓ここで実行します。
学習する前に epochs の数値を10とか20に変更しましょう。
今回SAIは30にしてみました。
理由は・・・認識が悪かったからやり直したんだ。
で・・・
学習したものの・・・
バリィさんだと認識してくれなかった。。
回帰学習の場合は、
もしかすると、ぬいぐるみだとだめなのかも。。。。
というわけで、Notebookを再起動してやり直しです。
6．再画像撮影とモデルの学習
「ばりぃさん」で失敗したので、今度は「SAIの顔」で学習します。
自分の顔だと、撮影が難しいですね。
改めて、鼻と右目と左目をパシャパシャ。
人間の顔だと、しっかり学習してくれました。
原因はよくわからないですが、
バリィさんは特徴が少ないので難しいのかもしれないですね。
というわけで、自分の顔でやらないとだめみたいだよ。
というわけで、回帰学習でした。
それでは今日はこの辺で。
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