食肉の画像评価におけるモバイルデバイスの活用について
- 1. 食肉の画像評価における モバイルデバイスの活用につい て KOMINE.WORKS / Meat Image Japan 小峰 央志
- 2. 代表 KOMINE.WORKS 兼 CTO 小峰 央志 / Hisashi KOMINE hisashi@komine.works 特任研究員 兼
- 3. もくじ ? ミート?イメージ ジャパンの事業について ? Keras+Tensorflowによるロース芯抽出 ? iOSでの学習済みモデルの利用?画像解析
- 4. ミート?イメージ ジャパン / MIJ https://www.meatij.or.jp ? 食肉评価用カメラの研究開発 ? 枝肉情報データベースの研究開 発 ? 食肉画像解析システムの研究開 発 帯広畜産大学の 大学ベンチャー
- 5. 食肉评価用カメラ
- 6. ミラー型カメラ ◆利点 ●フィルムミラー ? ロース芯に対して鉛直方向から撮影 ●高精細画像の解析 ? 脂肪交雑の詳細な評価 etc. ●撮影範囲が広く、横断面全体の観察が可能
- 7. 食肉评価用カメラ ◆新型撮影装置（MIJ-15） ?（一社）ミート?イメージ ジャパンを中心に開発 枝肉横断面 MIJ-15 ミラー型撮影装置 ?重量 約 2.6 kg ?撮影速度 200～300 頭/h ?リアルタイムな解析が可能 （ 10 秒/頭 ） ?重量 約 8 kg ?撮影速度 200 頭/h カメラ
- 10. 枝肉画像解析 - 新細かさ指数/NFI ● 脂肪交雑の周囲長 （粒子の外周の長さ） を算出 白が脂肪交雑粒子 すべての粒子の周囲長を算出 総和 （左図の黒い線 ） ● 周囲長の総和を ロース芯面積 の 平方根あたりに換算 ＝総周囲長 NFI＝ 総周囲長 ロース芯面積√
- 12. カメラ x 枝肉DB x 画像解析 MIJ 枝肉データベース 枝肉データベース 生産者?流通業者
- 13. もくじ ? ミート?イメージ ジャパンの事業について ? Keras+Tensorflowによるロース芯抽出 ? iOSでの学習済みモデルの利用?画像解析
- 14. ロース芯抽出
- 15. DeepLearningによる画像処理の種別 1. Image Classification その画像に何が写っているのかを分類する 2. Object detection その画像のどこに何が写っているのかを検出する 3. Image Segmentation その画像のどの領域があるオブジェクトに属するのかを判定する
- 17. Non-semantic vs Semantic Image Segmentation 1. Non-semantic segmentation 各画素の局所的な値のみをもとにセグメンテーションを行う 2. Semantic segmentation 画像全体の大局的な情報も利用してセグメンテーションを行う 例) 画像の上にあるから空、下にあるから地面など
- 18. Fully convolutional semantic segmentation, Long et. al., 2014
- 19. ロース芯自動抽出結果 acc > 99.8 (v.7)
- 20. もくじ ? ミート?イメージ ジャパンの事業について ? Keras+Tensorflowによるロース芯抽出 ? iOSでの学習済みモデルの利用?画像解析
- 25. ロース芯抽出 & 画像解析 on iOS https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/m aster/tensorflow/examples/ios ロース芯抽出 Tensorflow 画像解析 OpenCV 3 https://opencv.org/releases.html
- 26. どちらも颈翱厂で使える！が、、
- 30. 三段論法的 Tensorflow & OpenCV on Swift 1. Objective-CではC++が使える 2. SwiftではObjective-Cが使える 3.SwiftではC++が使える！
- 31. - (UIImage *)analyze:(UIImage *)image predImage:(UIImage *)predImage { ... } let resultImage = self.tfWrapper.analyze(cropImage, predImage: predImage) 実装例 - TFWrapper.analyze @interface TFWrapper : NSObject - (UIImage *)analyze:(UIImage *)image predImage:(UIImage *)predImage; @end #import "TFWrapper.h" TFWrapper.mm TFWrapper.h Bridging-Header.h ViewController.swift
- 33. Appendix - Kerasのh5モデルファイルから pb形式ファイルへの変換 ? Kerasの保存するモデルはh5py形式 ? iOSのTensorflowで利用するためには Protocol Buffers形式に変換する必要がある tensorflow.python.framework.graph_io および tensorflow.python.tools.feeze_graph を利用して h5 -> pb変換を行う https://gist.github.com/hisashi- komine/dcc4d3e0271c729f1450af0b27f8 1cb2 GIST
- 35. Thank you!