【AIアプリ開発コース・パート3】【TensorFlow 2 + OpenCV】マスク着用判定AIアプリ開発入門
TensorFlow 2とOpenCVを用いて、静止画・動画ファイル・ライブ映像のマスク着用状態の判定を行うプログラムを作成してみよう!
Description
【更新情報】
2021/10/19
M1 MacにMiniforgeをインストールし、Tensorflow + OpenCV + Pillowをインストールして、判定アプリを動作させる手順を紹介するレクチャーを追加しました。
2021/10/15
TensorFlow GPU環境で判定アプリを動作させる手順を解説するレクチャーを追加しました。
【コース概要】
このコースでは、TensorFlowとOpenCV(HAARカスケード判定器)を用いて、静止画・動画・ウェブカメラからの動画ストリームを分析し、人間の顔を検出し、マスクの着用の有無を判定・表示するアプリケーションを開発します。
ようやくコロナも収束し、仕事や学校生活などの日常が戻ってきた方も多いと思います。
しかし、これから冬を迎えるにあたり、マスク着用や手指消毒などの感染対策が引き続き欠かせません。
そこで、今回は
ライブカメラ映像を入力として与え
リアルタイムに動画像を解析し
人間の顔が写っている領域を検出し
マスク着用の有無を判定・ラベルを表示する
アプリを開発するコースを制作しました。
【コースの構成】
今回は、まずは手軽なGoogle Colabを用いて、
マスク着用・非着用データのダウンロード
モデルの定義とトレーニング
静止画をアップロードして判定するプログラム
HAARカスケード判定器で顔領域を検出
検出した領域をファイルに保存
ファイルをTensorFlowのモデルに投入してマスク着用有無を判定
を作成します。
そして次に
ローカル環境にTensorFlow, OpenCVをインストール
動画ファイルを指定して、マスク着用有無を判定
Webカメラを入力として与えて、マスク着用有無を判定
TensorFlow GPU版 (Windows 10)で高速実行にチャレンジ
M1 Macでカメラ映像の判定にチャレンジ
と進めていきます。
What You Will Learn!
- マスク着用判定AIアプリの開発手法を学べる
- 畳み込みニューラルネットワークによる画像分類アプリケーション開発手法を学べる
- OpenCV(HAARカスケード判定器)による顔画像の検出手法を学べる
- Google ColaboratoryによるAIアプリケーション開発手法を学べる
- 静止画像をアップロードして、マスク有無を判定するアプリをGoogle Colaboraory上で作れる
- MP4動画ファイルやWebカメラのライブストリームを与えて、マスク着用有無を判定するPythonアプリを作れる
- TensorFlow GPU環境でWebカメラ映像の判定アプリを動作させる手順を理解できる
- M1チップ(Apple Silicon) を搭載したMacにTensorFlow-metalをインストールし、Webカメラ映像の判定アプリを動作させる手順を理解できる
Who Should Attend!
- 実用的AIアプリ開発手法を学びたい方
- Google ColaboratoryをAIアプリ開発に用いる手法を学びたい方
- Webカメラ映像からマスク着用有無を判定するアプリを開発して、職場などで活用したい方
- M1 MacでTensorFlowが動作する環境を作る手順を知りたい方