トヨタコンパクトカー判別アプリの製作
AIを用いてトヨタコンパクトカーの判別アプリを作成しました。
今回は製作したWebアプリについて書いていきます。
製作したWebアプリはこちら
https://car-select.herokuapp.com/
アプリ概要
サイトはこんな感じになっています。
そして、この中に次の画像(カローラスポーツ)をアップしてみます。
すると、
このように画像とAiが判別した結果が "これは○○です" というふうに表示されます。
それではこのアプリの中身をみていきます。
コード説明
今回は以下のような流れで作りました。
１：画像の水増しとデータセットの作成
２：モデル作成と学習、学習結果の保存
３：メインのコード作成
・画像の水増しについて
import keras
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from matplotlib import pyplot as plt
from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import os
import cv2
import sys
import random
DATA_DIR = '水増ししたい画像のあるディレクトリのパス'
CATEGORIES =['aqua', 'spade', 'calola_sports', 'passo', 'porte', 'rumy', 'tank', 'yaris']
#SAVE_DIR = os.path.join('ディレクトリのパス','新たに作る保存用のディレクトリ名')
IMG_SIZE = 50
training_data = []
#if not os.path.exists(SAVE_DIR):
#os.makedirs(SAVE_DIR)
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=90,
width_shift_range=0.3,
height_shift_range=0.3,
channel_shift_range=40.0,
shear_range=0.39,
zoom_range=[0.7, 1.3],
horizontal_flip=True,
vertical_flip=True
)
copy_num = 100
def create_training_data():
for class_num, category in enumerate(CATEGORIES):
path = os.path.join(DATA_DIR, category)
#save_path = os.path.join(SAVE_DIR, category)
#if not os.path.exists(save_path):
# os.makedirs(save_path)
for image_name in os.listdir(path):
try:
img = cv2.imread(os.path.join(path, image_name))
img_resize = cv2.resize(img, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
img_array = image.img_to_array(img_resize)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
j = 0
for d in datagen.flow(img_array, batch_size=1,
save_to_dir=save_path,
save_prefix=category,
save_format='jpeg'
):
j += 1
d = np.resize(d,(d.shape[1], d.shape[2], d.shape[3]))
training_data.append([d, class_num])
if j == copy_num:
break
except Exception as e :
pass
create_training_data()
random.shuffle(training_data)
X = []
y = []
for feature, label in training_data:
X.append(feature)
y.append(label)
X = np.array(X)
y = np.array(y)
np.savez('保存するディレクトリのパス', X, y)画像を保存して実際に確認するときはコードの#を消します。
ただその場合copy_numを変えないととんでもない画像量になるので注意が必要です。
例えばこの画像を水増しすると、
このように加工された画像になります。
水増ししたものを、画像データ・ラベルに分けて保存します。
これで学習用データが出来上がりました。
・モデル作成と学習、学習結果の保存について
from keras import optimizers
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Input
from keras.models import Model, Sequential
from keras.utils.np_utils import to_categorical
import numpy as np
npz = np.load('学習用データセットのパス')
npz_X = npz['arr_0']
npz_y = npz['arr_1']
X_train = npz_X[:int(len(npz_X)*0.8)]
y_train = to_categorical(npz_y[:int(len(npz_y)*0.8)])
X_test = npz_X[int(len(npz_X)*0.8):]
y_test = to_categorical(npz_y[int(len(npz_y)*0.8):])
input_tensor = Input(shape=(50,50,3))
vgg16 = VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=input_tensor)
top_model = Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=vgg16.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(256, activation='sigmoid'))
top_model.add(Dropout(0.1))
top_model.add(Dense(8, activation='softmax'))
model = Model(inputs=vgg16.input, outputs=top_model(vgg16.output))
for layer in model.layers[:15]:
layer.trainable = False
#model.load_weights('重みデータのファイル名')
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(lr=1e-4, momentum=0.9), metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), batch_size=32, epochs=3)
model.save('ファイル名', include_optimizer = False)
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1)
print('Test loss:', scores[0])
print('Test accuracy:', scores[1])転移学習を用いてモデルを作成しました。
そして学習したデータを保存しています。
追加で学習をさせたいときは#を取り除きます。
・メインのコード
データセットを作成し、それを学習させた結果の保存まで終わりました。
ここからメインのコードになります。
まずディレクトリの構成はこのようになっています。
.
├── Procfile
├── car_model1.h5
├── main.py
├── runtime.txt
├── requirements.txt
├── static
│ └── stylesheet.css
└── templates
└── index.htmlmain.pyは以下の通りです。
import os
from flask import Flask, request, redirect, url_for, render_template, flash
from werkzeug.utils import secure_filename
from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
import cProfile
import tensorflow.compat.v1 as tf
CATEGORIES =['aqua', 'spade', 'calola_sports', 'passo', 'porte', 'rumy', 'tank', 'yaris']
image_size = 50
UPLOAD_FOLDER = "static"
ALLOWED_EXTENSIONS = set(['png', 'jpg', 'jpeg', 'gif'])
app = Flask(__name__, )
def allowed_file(filename):
return '.' in filename and filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in ALLOWED_EXTENSIONS
model = load_model('保存した学習結果のパス')
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():
if request.method == 'POST':
if 'file' not in request.files:
flash('ファイルがありません')
return redirect(request.url)
file = request.files['file']
if file.filename == '':
flash('ファイルがありません')
return redirect(request.url)
if file and allowed_file(file.filename):
filename = secure_filename(file.filename)
file.save(os.path.join(UPLOAD_FOLDER, filename))
filepath = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, filename)
img = image.load_img(filepath, target_size=(image_size, image_size))
img = image.img_to_array(img)
data = np.array([img])
result = model.predict(data)[0]
predicted = result.argmax()
pred_answer = "これは" + CATEGORIES[predicted] + "です"
return render_template('index.html', answer=pred_answer, images=filepath)
return render_template('index.html', answer='')
if __name__ == '__main__':
port = int(os.environ.get('PORT', 8080))
app.run(host = '0.0.0.0', port = port)続いて、index.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>車種判別</title>
<link rel="stylesheet" href="./static/stylesheet.css">
</head>
<body>
<header>
<a class="header-logo" href="#">車種判別</a>
</header>
<div class="main">
<h2> 車種の判別を行います。（トヨタコンパクトカー）</h2>
<p>画像を送信してください</p>
<form method="POST" enctype="multipart/form-data">
<input class="file_choose" type="file" name="file">
<input class="btn" value="submit!" type="submit">
</form>
<img class="image" src="{{images}}">
<div class="answer">{{answer}}</div>
</div>
<footer>
<small>© たか </small>
</footer>
</body>
</html>最後にstylesheet.css
header {
background-color: #53adc9;
height: 60px;
margin: -8px;
display: flex;
flex-direction: row-reverse;
justify-content: space-between;
}
.header-logo {
color: #fff;
font-size: 25px;
margin: 15px 25px;
}
.main {
min-height: 100vh;
position: relative;
padding-bottom: 50px;
box-sizing: border-box;
}
h2 {
color: #444444;
margin: 80px 0px 30px;
text-align: center;
}
p {
color: #444444;
margin: 40px 0px 30px 0px;
text-align: center;
}
.answer {
color: #444444;
margin: 5px 0px 30px 0px;
text-align: center;
}
.image {
width: 60%;
display: block;
margin: 30px auto 0px;
}
form {
text-align: center;
}
footer {
background-color: #c0cac4;
margin: -8px;
width: 100%;
position: absolute;
}
small {
margin: 15px 25px;
left: 0;
bottom: 0;
}Procfile、runtime.txt、requirements.txtをまとめたものがこちら。
<Procfile>
web: python main.py
<runtime.txt>
python-3.7.7
<requirements.txt>
absl-py==0.9.0
bleach==3.1.5
click==7.1.2
certifi==2020.4.5.2
chardet==3.0.4
Flask==1.1.2
future==0.18.0
gast==0.3.3
grpcio==1.30.0
h5py==2.10.0
html5lib==1.0.1
itsdangerous==1.1.0
idna==2.9
Jinja2==2.11.2
Keras==2.4.3
Markdown==3.2.2
MarkupSafe==1.1.1
numpy==1.18.1
oauthlib==3.1.0
pillow==7.1.2
protobuf==3.12.2
PyYAML==5.3.1
requests==2.23.0
scipy==1.4.1
six==1.15.0
tensorboard==2.3.0
tensorflow==2.3.0
termcolor==1.1.0
urllib3==1.25.9
Werkzeug==1.0.1以上になります。
改善点・コメント
今回AIの判別の精度があまり高くありません。
理由としては、
・学習用の画像が少ないこと。
・herokuにアップロードする際、500Mbまでという制限があるのですが学習データが大きくなるとこの制限に引っかかるため学習データを小さくする必要があったこと。
などが挙げられます。
tesorflowが400Mb弱あるためなかなか学習データに割く容量が残ってませんでした。
なので、
・tensorflowのバージョンを下げて容量を減らし、学習データに割く量を増やす。
・学習用の画像をもっとたくさん集める。
・モデルの試行錯誤
といったことで精度が挙げられると思います。
今後取り組んでいきたいと考えています。
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