Machine Learning, Нейронные сети

Обучение модели – это просто (сервис Teachable Machine)

Время прочтения: 4 мин.

В работе аудитора часто возникают вопросы, связанные с распознаванием изображений в ходе проведения аудиторских мероприятий. Например, несмотря на улучшение ситуации в мире сотрудники организаций должны продолжать соблюдать масочный режим и обязаны в помещениях находиться в масках. Как проконтролировать, все ли исполняют это требование? Выход есть, нужно получить фото сотрудников, находящихся в помещениях организаций с помощью камер системы видеонаблюдения за определенный период времени. Затем отобрать фотографии лиц, которые находились в масках и фотографии лиц, которые были без масок. Обучить модель машинного обучения, чтобы она с большей долей вероятности определяла (например, в более 95% случаях) человека в маске и без маски. И, в последующем, с использованием обученной модели контролировать процесс соблюдения сотрудниками мер санитарного режима и принимать управленческие решения при ухудшении ситуации, что благоприятно повлияет на санитарно-эпидемиологическую обстановку в организации.

При автоматизированной загрузке фотографий сотрудников в модель машинного обучения, модель будет автоматически давать результат: человек находился в маске или без неё. Возникает вопрос, как разработать модель машинного обучения, чтобы она помогала в работе и снижала трудоемкость рутинных процессов. Возможно нанять специалистов по DS, AI, но можно использовать и готовые решения. Изучая работу моделей машинного обучения, я столкнулся с сервисом «Teachable Machine» от компании Google (ссылка)

Данный сервис позволяет по фотографиям обучить модель машинного обучения — кто на фотографии (например, кошка или собака?), чтобы в последующем модель могла точно распознать изображение на новом фото.

Взяв для примера 20 фото людей без маски и 20 фото людей в масках я их загрузил в сервис «Teachable Machine». И провел обучение модели (рисунок 1).

Рисунок 1

Далее в ходе проверки модели я подставлял фото людей без маски и в маске, которые не участвовали в обучении модели (валидация модели). Обученная модель в большинстве случаев правильно определяла человека на картинке, находящегося без маски и в маске (рисунок 2, 3). Конечно, для более точной модели необходимо для обучения загружать больше фотографий (сотни или даже тысячи). Но главное можно понять, что модель работает.

Рисунок 2
Рисунок 3

Также сервис «Teachable Machine» выдал фрагмент кода модели на языке Javascript (рисунок 4). В дальнейшем можно экспортировать полученную модель как модель TensorFlow.js и бесплатно разместить ее на «Teachable Machine», чтобы можно было вызвать её на любом веб-сайте или в приложении. Также можно преобразовать её в TensorFlow и TensorFlow Lite и загрузить для локального использования. Узнать подробно о том, как использовать данную модель в своем проекте можно изучив инструкцию на сайте «github» (ссылка)

<div>Teachable Machine Image Model</div>
<button type="button" onclick="init()">Start</button>
<div id="webcam-container"></div>
<div id="label-container"></div>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.3.1/dist/tf.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@teachablemachine/image@0.8/dist/teachablemachine-image.min.js"></script>
<script type="text/javascript">
    // More API functions here:
    // https://github.com/googlecreativelab/teachablemachine-community/tree/master/libraries/image

    // the link to your model provided by Teachable Machine export panel
    const URL = "./my_model/";

    let model, webcam, labelContainer, maxPredictions;

    // Load the image model and setup the webcam
    async function init() {
        const modelURL = URL + "model.json";
        const metadataURL = URL + "metadata.json";

        // load the model and metadata
        // Refer to tmImage.loadFromFiles() in the API to support files from a file picker
        // or files from your local hard drive
        // Note: the pose library adds "tmImage" object to your window (window.tmImage)
        model = await tmImage.load(modelURL, metadataURL);
        maxPredictions = model.getTotalClasses();

        // Convenience function to setup a webcam
        const flip = true; // whether to flip the webcam
        webcam = new tmImage.Webcam(200, 200, flip); // width, height, flip
        await webcam.setup(); // request access to the webcam
        await webcam.play();
        window.requestAnimationFrame(loop);

        // append elements to the DOM
        document.getElementById("webcam-container").appendChild(webcam.canvas);
        labelContainer = document.getElementById("label-container");
        for (let i = 0; i < maxPredictions; i++) { // and class labels
            labelContainer.appendChild(document.createElement("div"));
        }
    }

    async function loop() {
        webcam.update(); // update the webcam frame
        await predict();
        window.requestAnimationFrame(loop);
    }

    // run the webcam image through the image model
    async function predict() {
        // predict can take in an image, video or canvas html element
        const prediction = await model.predict(webcam.canvas);
        for (let i = 0; i < maxPredictions; i++) {
            const classPrediction =
                prediction[i].className + ": " + prediction[i].probability.toFixed(2);
            labelContainer.childNodes[i].innerHTML = classPrediction;
        }
    }
</script>

При подготовке статьи использованы материалы сайта (ссылка).

Советуем почитать