🍓 橘ありす分類器
GWに日光に開発合宿に行ってきた。
「機械学習で遊ぼう」をテーマにしたので、橘ありす分類器を@banjunと作成した。
成果物
m@gic-with-arisu from MIZUNO Hiroki on Vimeo.
ありすには青枠を、それ以外には赤枠を表示している。
宿
日光東照宮至近の炭火焼きの宿・ペンションはじめのいっぽに宿泊した。開発合宿に理解のある宿でよかった。ただ、理解があるあまり「昨日は成果でましたか?」と聞かれてつらい思いもした。 進捗を聞かれるより、成果を聞かれるほうが厳しい。
また旧型のiMacがあってよかった。起動したらバージョン1のSafariや、Mac版のIEが入ってて楽しかった。
ありすの調達
@banjunがデレステのガシャを引きまくって、SSRありすを調達した。
限定SSRというのは，やばい (いまここ)
— ばんじゅん(!!) (@banjun) 2016年4月30日
v えへへ‥SSR4枚も引けたから満足です‥ v pic.twitter.com/Sx5mHyaXic
— ばんじゅん(!!) (@banjun) 2016年4月30日
ありすはちょろ・・・クールだな！ #デレステ pic.twitter.com/B0oG6ZXHWC
— ばんじゅん(!!) (@banjun) 2016年5月1日
学習データの作成
学習データとしてAngelBreezeとTulipのMVを撮影したのち、顔画像を切り出して学習データを作成した。
顔画像の切り出しはOpenCVによるアニメ顔検出ならlbpcascade_animeface.xml - デーを用いた。また毎フレームを切り出すと多くなりすぎるため、ある程度間引いている。
切り出した顔画像がありすかそうでないかを入力するために、専用のiPhoneアプリを作成した。データの更新や反映を容易にするようDropboxと連携できるようになっている。
ありす分類器がだいぶ洗練されてきた。 pic.twitter.com/jE7B2jcLIZ
— mzp (@mzp) 2016年5月4日
- 顔画像の切り出し: https://github.com/mzp/arisu-in-fact/blob/master/split.py
- 学習データの作成: https://github.com/banjun/arisu-in-fact
このタイミングで大量の顔画像が手に入って楽しかった。
学習
ありす画像が117枚、非ありす画像が107枚得られたので、機械学習によって分類器を作成した。このとき用いたモデルは4コマ漫画の画像管理✨ - みずぴー日記と同様のものである。
分類
学習に用いたMVとは別にM@GICのMVを撮影し、各フレームの各顔画像に対してありす・非ありすの分類を行なった。 そして得られた結果を元に、動画を合成した。
その他
see_no_evil
せっかくの日光なので🙈(:see_no_evil:)の実物を見て、闇のようなコードと戦う気持ちを新たにした。
🙉🙊🙈 pic.twitter.com/p6fPST6nyU
— mzp (@mzp) 2016年5月5日
いちご
ありすといえばいちご、ということで完成したあとにいちごを食べに行った。
より正確には、インターネットでいちごパフェを出している店を調べて向ったがすでに潰れたあとで、どうしようかなぁとふらふらしてたら、たまたまいちごを路上販売してたので買って食べた。
