Google Colaboratory の基本的な使い方#

本節は，セミナーインフォ岡田様よりご提供いただきました。 Google Colaboratory は以下では colab と表記します。

Colab の起動#

  1. Google Drive の新しいアカウントを作成して下さい。 (浅川注: Gmail などの Google アカウントをお持ちであれば無料で利用できます)

  2. Google Drive を起動して、「＋新規」（⇧）をクリックします。

  3. Colab が入っていない方は、「＋アプリを追加」（⇧）クリックで colab を追加してください。

  4. 以下のように colab がでてきますので、「Colaboratory」（⇧）をクリックして立ち上げて下さい。

  5. 立ち上げると以下のような画面が現れます。

デモファイルの実行#

  1. デモファイルを実行しましょう。以下のファイル名をクリックすると colab 上で実行可能です。

  2. Keras による画像認識，Web 上にある画像を持ってきて認識させてみましょう

デモファイルの内容は以下のとおりです。

import numpy as np
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions

def recognize(image_path='cat.jpg'):
    model = ResNet50(weights='imagenet')
    img = image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)

    preds = model.predict(x)
    p = decode_predictions(preds)
    for pp in p:
        for pp2 in pp:
            print('{0}:{1:.05f}'.format(pp2[1],pp2[2]))

わずか 18 行のデモファイルですが，これだけで画像認識が可能です。 最初のこのセルを実行してください。実行方法は jupyter notebook と同様です。 すなわち シフトキーを押しながらエンターキーを押すか，セルの左上にある三角形をクリックします。 セルの直下に

Using TensorFlow backend.

と表示されれば成功です

  1. グーグル画像検索 でご自身で画像を選んでください。

ここではバイクの画像を検索してみました。 下図のように画像にマウスを合わせてマウスの右ボタンをクリックして，画像のアドレスを取得してください。お使いのパソコンや OS のバージョンにより操作は異なります。図では Copy Image Location ですが， 「画像の場所を保存する」などと表示される可能性もあります。

選んだ画像の場所の情報から colab 上で画像を入手します。

上図で赤丸で囲った部分が画像の URL をペーストした部分です。画像の URL の前に !wget を入れてからペースとしてください。!wget はウェブ上からファイルを入手するコマンドです。

この画像を認識させるには，入手した画像のファイル名を指定して recognize 関数を呼び出します。 上で入手した画像のファイル名は最後のスラッシュ (/) 以降の文字列が画像のファイル名です。 上の場合 07.jpg が画像のファイル名になります。

認識結果は以下のように表示されました。

すなわちこの画像は，クラッシュヘルメットである確率が 0.50574, 次点で モペッド，すなわちエンジン付き自転車で 0.15286，第 3 位がモータースクーターで 0.15286 でした。

画像の認識精度のみならず，最近のディープラーニングによる画像認識をわずかなコードでデモしてみました。