1.
1
Large Scale Jirou Classification
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別
NTT TECH CONFERENCE #2
2017年8月10日
NTTコムウェア
土井賢治

2.
本日の発表内容は
趣味で取り組んだ
成果をまとめたものです

3.
2
自己紹介
名前： 土井賢治
所属： NTTコムウェア
ビジネスインキュベーション本部
業務: 機械学習(主にディープラーニング)
道路不具合検出システム開発

4.
3 . 1
3 . 2
道路不具合検出システム

5.
出典: https://www.nttcom.co.jp/news/cf16113001.html

6.
3 . 3
4
本日の内容
ラーメン二郎について
スクレイピング
ディープラーニングによる画像分類
学習、ファインチューニング
認識精度向上のための手法
Webサービス化
mxnet-finetuner

7.
突然ですが

8.
5 . 1
どこの二郎かわかりますか？

9.
5 . 2
5 . 3
神田神保町店 品川店

10.
参照
神田神保町店の二郎画像:
品川店の二郎画像:
http://f.hatena.ne.jp/multiplexer/20090919110638
http://standaloneramenjiro.hatenablog.com/entry/2015/12/16/223506

11.
5 . 4
5 . 5
ラーメン二郎識別のモチベーション
社内勉強会にて、同僚がTensorflowを使って
ラーメン二郎4店舗の画像を識別した話を
聞いたことがきっかけ
(2017年4月頃)

12.
5 . 6
ラーメン二郎について
同僚曰く
カルト的人気なラーメン屋
主に関東圏に暖簾わけをしている
店舗は現在41店舗
店舗毎に「味・見た目が多少異なる」
常連は見た目で店舗を見分けることができる
画像を見ても違いがわからなかったが、
とりあえず全41店舗の分類器を作ろうと思い立つ

13.
6 . 1
クローラーを開発してラーメン二郎画像を収集
主にtwitterやinstragram等から収集
全41店舗
計33130枚

14.
画像収集の際は、robots.txtを考慮したり、
収集先へ意図せず負荷をかけないよう注意

15.
6 . 2
どの店舗の画像なのか推定できる形で収集するのが重要
例えば、画像についたメッセージ
二郎 二郎品川店 二郎品川店
から
品川店 だけを抽出したい

16.
6 . 3
正規表現で取得
/(二郎(?:(?!二郎|店).)*店)/
ラーメン二郎素人の自分には、
画像が混ざったらもう分離できない…

17.
6 . 4
6 . 5
目視でノイズ除去
店舗ごとに集めた画像には、
自撮りや店舗外観や券売機、等々
ラーメン以外の画像が結構ある
ざっくり15%程度を除去して計33130枚の
データセットを準備した

18.
収集したラーメン二郎画像の内訳

19.
6 . 6
7 . 1
ディープラーニングによる画像分類

20.
7 . 2
画像分類の実例
出展: http://acsi.hpcc.jp/2016/download/ACSI2016-
tutorial2.pdf

21.
7 . 3
CNN (畳み込みニューラルネット)
画像認識分野においてはCNNがデファクト
層の深いCNNの学習を深層学習(Deep Learning)と呼ぶ
出展: http://acsi.hpcc.jp/2016/download/ACSI2016-
tutorial2.pdf

22.
7 . 4
大規模な学習と精度向上
ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)
出展http://acsi.hpcc.jp/2016/download/ACSI2016-
tutorial2.pdf

23.
8 . 1
ラーメン二郎分類機の作成
DeepLearningフレームワークにMXNetを利用(速い)
各店舗50枚をテスト用に分離
ResNet-50モデルで学習

24.
8 . 2
学習結果
validationデータで約83%の精度そこそこイケてる？

25.
8 . 3
テストデータによるモデルの評価

26.
8 . 4
分類精度評価
Precision Recall F1-score
avg / total 0.326 0.166 0.148
実態としては約3割程度の正解率
Precision(適合率): 検出件数にどの程度正解が含まれるか
Recall(再現率): 正解をどの程度検出できるか
F1-score: PrecisionとRecallの調和平均

27.
8 . 5
混同行列
ほぼほぼ荻窪店

28.
9 . 1
ファインチューニング
ディープラーニングによる画像分類で定番の
ファインチューニングを試してみる

29.
9 . 2
ファインチューニングとは
別の問題、別のデータセットで学習済みのモデルの
パラメータをコピーし、新しいニューラルネットの
パラメータの初期値として使うこと
下位層は固定して限られた上位層のみ再学習する
ImageNetで学習済みのモデルを用いることが多い

30.
出展: http://acsi.hpcc.jp/2016/download/ACSI2016-
tutorial2.pdf

31.
9 . 3
出展: CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
Recognition

32.
9 . 4
9 . 5
ファインチューニングの使いどころ
ディープラーニングを利用したいが、
学習データを大量に用意できない場合
通常の学習における問題
大量の学習用データが無ければ精度がでない
最近の性能の良いモデルは学習に1～2週間かかることもある
ファインチューニングのメリット
比較的少ないデータでも精度が得られることが多い
学習済みモデルの汎化性能を引き継いだモデルを作成できる
最近は性能の良い各種モデルの学習済みモデルが公開されている

33.
9 . 6
ラーメン二郎データをファインチューニング
フレームワークは同じくMXNet
各店舗50枚をテスト用に分離
ImageNetで学習済みのResNet50モデルを利用
学習済みモデルを使う以外は、
スクラッチでの学習と同様に学習してみる

34.
9 . 7
学習結果
スクラッチでの学習より約10%ほど高い約94%の精度

35.
9 . 8
テストデータによるモデルの評価

36.
9 . 9
分類精度評価
Precision Recall F1-score
avg / total (scratch) 0.326 0.166 0.148
avg / total (finetune) 0.816 0.725 0.723
ファインチューニングの方がかなり精度が良い
Precision(適合率): 検出件数にどの程度正解が含まれるか
Recall(再現率): 正解をどの程度検出できるか
F1-score: PrecisionとRecallの調和平均

37.
9 . 10
混同行列
かなり改善した（やや亀戸店）

38.
10 . 1
認識精度向上のための手法
（主にファインチューニングにおける）

39.
10 . 2
モデルの選択
どのモデルを選ぶ？
→ より表現力があり問題の処理に適したモデルを利用
ImageNetで学習済みのモデルが共有されている
Alexnet, VGG, ResNet, etc
どれを選ぶのがよいか、性能は？学習コストは？

40.
ImageNet学習済みモデル性能比較

41.
10 . 310 . 4
データの追加、精度向上
まずは学習用データの量と質が大事
例えば、路面不具合であれば、
路面が正常なのか異常なのかの判断基準が重要
必要に応じて専門家の意見を仰ぐ等
データ品質を向上させる
※データが極端に少ない場合に高性能な
モデルで学習すると性能がでないことが多い

42.
10 . 5
Optimizerの選択
様々なアルゴリズムが研究されている
SGD
AdaGrad
RMSProp
SGDNesterov
AdaDelta
Adam
一般に扱う問題が異なれば適するOptimizerも異なる

43.
10 . 6
Optimizerの違い(イメージ)

44.
10 . 7
データ拡張
学習用データが少ない場合に、元データを回転・輝度変
更・上下左右反転等してデータを水増しするのも有効
(参考画像:
)
https://m2dsupsdlclass.github.io/lectures-
labs/slides/03_conv_nets/

45.
10 . 8
モデルやOptimizerを変えて試す
モデル: ImageNetで学習済みのinception-v3
learning rate: 0.0001
optimizer: NAdam
各種データ拡張実施

46.
10 . 9
学習結果
validationデータでの識別精度は約94%

47.
10 . 10
テストデータによるモデルの評価

48.
10 . 11
分類精度評価
Precision Recall F1-score
avg / total (ResNet-50) 0.816 0.725 0.723
avg / total (inception-v3) 0.874 0.839 0.845
先程のファインチューニングの例に出した
ResNet-50の場合と比べ識別精度が向上

49.
10 . 12
混同行列
さらに改善した

50.
11 . 1
サービス化
Slackに組み込んだ
twitterのボットにした

51.
11 . 2
Slackのbotに二郎識別機能搭載

52.
11 . 3
twitterのbotに二郎識別機能搭載
@jirou_deepに画像をリプライすると店舗名を答えます

53.
12 . 1
mxnet-finetuner
https://github.com/knjcode/mxnet-finetuner

54.
自動でファインチューニングして
結果をレポートしてくれるツールを作った
ファインチューニングるまでの定形の作業を
スクリプト化してDockerコンテナに詰め込んだ
学習用の画像を準備して、
各種学習用パラメータを書くだけで
すぐにディープラーニングを試せます

55.
12 . 2
セットアップ
$ git clone https://github.com/knjcode/mxnet-finetuner
$ cd mxnet-finetuner
$ bash setup.sh
ホスト環境(GPU有無等)に応じて
と
が自動生成されます

56.
12 . 3
画像をクラス毎に分類して配置
images/
train/
airplanes/
airplane001.jpg
cairplane002.jpg
...
watch/
watch001.jpg
watch002.jpg
...
と も同じ構造で配置

57.
12 . 4
を書く
finetune:
pretrained_models:
- imagenet1k-resnet-50
optimizers:
- sgd
num_epochs: 30
lr: 0.0001
lr_factor: 0.1
lr_step_epochs: 10,20
mom: 0.9
wd: 0.0001
batch_size: 20

58.
12 . 5
12 . 6
ファインチューニング
$ docker-compose run finetuner

59.
12 . 7
学習結果のグラフ
先程お見せしたグラフが に出力されます

60.
12 . 8
テスト
test:
model_prefix: 201705292200-imagenet1k-nin-sgd
model_epoch: 10
にテストしたい学習済みモデルを指定

61.
12 . 9
テスト実行
$ docker-compose run finetuner test

62.
12 . 10
テスト結果
先程お見せしたグラフが に出力されます

63.
12 . 11
学習後にSlackへ結果を自動アップロード

64.
12 . 12
ファインチューニング時の各種作業を自動実行
学習データの加工・整形
学習済みモデルの自動ダウンロード
用意したデータのクラス数に応じた学習済みモデルの整形
データ拡張
学習結果のグラフ化、混同行列や分類精度のレポート機能
Slackへの学習結果のアップロード
jupyer notebook, etc
https://github.com/knjcode/mxnet-finetuner

65.
13
まとめ
ラーメン二郎の全41店舗の画像を収集
ファインチューニングにより識別精度約87%のモデルを作成
識別モデルをAPI化し、Slackやtwitterのbotに組み込んだ
ノウハウをまとめツール化した(mxnet-finetuner)
実はまだラーメン二郎を食べたことがない

66.
14
参考
深層学習とその画像認識への応用に関する最近の研究動向
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Optimizer : 深層学習における勾配法について
神田神保町店のラーメン二郎画像
(http://f.hatena.ne.jp/multiplexer/20090919110638)
品川店のラーメン二郎画像
(http://standaloneramenjiro.hatenablog.com/entry/2015/12/16/22350
道路不具合検出システムをAI技術で実現

67.
ありがとうございました