2019年08月10日 めざましじゃんけん結果
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月10日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） 
Choki（チョキ） 
Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（土曜日） | 【2戦目】08時21分 |  | 生じゃんけん！WANIMA |
| 【1戦目】07時22分 |  | 安田章大さん | |
年: 2019年
本日（2019年08月09日）フジテレビ：めざましじゃんけん結果
2019年08月09日 めざましじゃんけん結果
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月09日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（金曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 生じゃんけん！ユースケ・サンタマリアさん 指原莉乃さん 山里亮太さん(南海キャンディーズ) |
| 【3戦目】07時35分 | | 錦戸亮さん | |
| 【2戦目】06時58分 |  | ネプチューン | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
LabelImg利用方法（アノテーション）
YOLO/Darknetの学習向け教師データ準備
「教師データの間違いはないように！」
画像検出や画像認識では、教師データが必要となります。対象の難しさにもよりますが、数百・数千枚という画像が必要となります。
本サイトで紹介しているめざましじゃんけん画像検出システムでは、YOLO/Darknetを利用しており、教師データのラベリングに、LabelImgを利用しました。
ラベリングのイメージですが、左の画像において、この対象が「janken_won」ですよ、この対象が「janken_goo」ですよと、実際の画像を用いて、検出させたい対象にレベルをつけて、機械学習時の教師データとして登録します。
一つの画像ファイルに、一つのラベリング情報を記録したテキストファイルを準備します。
以下が、ラベリング情報を記載したテキストファイルとなります。
オブジェクト（クラス）番号 オブジェクトの中心X座標 オブジェクトの中心Y座標 オブジェクトの幅 オブジェクトの高さ
3 0.501563 0.351042 0.365625 0.056250 6 0.571875 0.303125 0.140625 0.031250
クラス番号は、「janken_won」や「janken_goo」などの学習対象の分類番号となります。LabelImgを利用する際は、「classes.txt」というファイルを作成し、学習させたい対象の定義を行います。
LabelImgインストール
インストール方法は、色々な方法があります。
準備したPythonの実行環境にも依存すると思います。
- Anaconda環境への導入
- 通常のWindows環境へ導入
ここでは、通常のWindows環境への導入方法を紹介します。
PythonをWindows環境にインストールします。リンクより必要ファイルをダウンロードし、インストールを実行して下さい。
インストールしたPythonのpip3コマンドを用いて、「PyQt5」および「lxml」をインストールします。
C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python37>pip3 install pyqt5 Collecting pyqt5 Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/3b/d3/76670a331935f58f9a2ebd53c6e9b670bbf15c458fa6993500af5d323160/PyQt5-5.13.0-5.13.0-cp35.cp36.cp37.cp38-none-win_amd64.whl (49.7MB) 100% |████████████████████████████████| 49.7MB 128kB/s Collecting PyQt5_sip<13,>=4.19.14 (from pyqt5) Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cf/c8/1e9eda4ba09a84fc528d4c87001de2d7a8cbbe04c2a834af3eb81a0ecd88/PyQt5_sip-4.19.18-cp37-none-win_amd64.whl (51kB) 100% |████████████████████████████████| 61kB 6.8MB/s Installing collected packages: PyQt5-sip, pyqt5 Successfully installed PyQt5-sip-4.19.18 pyqt5-5.13.0 C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python37>pip3 install lxml Collecting lxml Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/c6/22/a43126b87020c325fac159bb3b7f4e7ea99e7b2594ce5b8fa23cfa6ee90d/lxml-4.3.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl (3.6MB) 100% |████████████████████████████████| 3.6MB 6.9MB/s Installing collected packages: lxml Successfully installed lxml-4.3.4
GitHubよりLabelImgをダウンロードし、https://github.com/tzutalin/labelImg
labelImg-master.zipを解凍したフォルダまたはGitHubをクローンしたフォルダへコマンドラインで移動し、以下のコマンドを実行します。
pyrcc5 -o line/resources.py resources.qrc
インストールは以上となります。
LabelImg起動
以下のコマンドラインより、LabelImgを起動します。
１行目も２行目も起動コマンドとなります。
IMAGE_PATHには、学習対象画像フォルダ、PRE-DEFINED CLASS FILEには、学習させたい対象の分類（クラス）定義ファイル「classes.txt」を指定します。
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]めざましじゃんけん画像システムの「classes.txt」は、以下となっております。
上からゼロとなり、クラス０がjanken_active、クラス１がjanken_goo、・・・、クラス６がjanken_drawと全７クラスを画像検出対象としています。
janken_active janken_goo janken_choki janken_pa janken_won janken_lose janken_draw
LabelImgの利用方法は、画像つきで各種サイトで紹介されております。
特に共有しておきたいポイントは、以下です。
- YOLO向けのテキストファイル出力を設定する
- 絶対にラベル指定を間違えない
- 「D」「W」「A」のショートカットキーを利用する
- 基本的に「Auto Save Mode」「Single Class Mode」でラベリングを基本に作業実施
ラベリングが完了すると、用意した画像ファイルと対にラベリング情報の記載されたテキストファイルが作成されます。
参考にさせて頂いたサイト
本日（2019年08月08日）フジテレビ：めざましじゃんけん結果
2019年08月08日 めざましじゃんけん結果
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月08日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（木曜日） | 【4戦目】07時58分 | | モンキー・D・ルフィー |
| 【3戦目】07時35分 | | どんぐりさん | |
| 【2戦目】06時58分 | | 林蓮音さん、松尾龍さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
画像インターバル撮影fswebcam vs OpenCV
Darknet/YOLOの独自学習に向けた画像準備
独自/オリジナルの１クラスを勉強させるのに多くの画像データが必要となります。WEBの記事では、１クラス数千枚と記載されておりました。このサイトで公開しているめざましじゃんけん画像検出も精度向上で画像追加を適時行っておりますが、サービス提供開始時点でトータル5000枚（４クラス合計）で開始しております。
インターネットからキーワードで画像データを探してくるツールや、機械学習向けのデータセットを公開しているサイトなどもあるようです。
機械学習向けデータセット公開サイト：ImageNet
80,000を超える対象のデータセットが準備されているようです。
Raspberry Piに接続したUSBカメラで機械学習向けデータセット準備
Raspberry PiにUSB接続のWEBカメラ導入
当初、扱いが楽なfswebcamを利用して実施しようとしましたが、結局は画像検出でも多用するOpenCVを利用した画像準備を実施しました。
めざましじゃんけんでは、結果表示時間が短いこともあり、短時間で多くの画像取得をする必要がありました。fswebcamはコマンドで閉じた画像取得ができるのがメリットとなりますが、カメラの準備や利用終了などが一連の流れとしてコマンド化されており、画像の連続取得には適しておりませんでした。Sleepなしで連続画像取得をした際に、Raspberry Piでは１画像／３−８秒必要となっておりました。このインターバルが不揃いであった点も利用に至らなかった要因です。
fswebcamインストールと機械学習向けデータセット
@raspberrypi: $ sudo apt-get install fswebcam
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
The following packages were automatically installed and are no longer required:
libboost-system1.62.0 libboost-thread1.62.0 libreoffice-gtk2
Use 'sudo apt autoremove' to remove them.
The following NEW packages will be installed:
fswebcam
0 upgraded, 1 newly installed, 0 to remove and 0 not upgraded.
Need to get 43.5 kB of archives.
After this operation, 116 kB of additional disk space will be used.
Get:1 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf fswebcam armhf 20140113-2 [43.5 kB]
Fetched 43.5 kB in 1s (39.0 kB/s)
perl: warning: Setting locale failed.
perl: warning: Please check that your locale settings:
LANGUAGE = (unset),
LC_ALL = (unset),
LC_CTYPE = "UTF-8",
LANG = "ja_JP.UTF-8"
are supported and installed on your system.
perl: warning: Falling back to a fallback locale ("ja_JP.UTF-8").
locale: Cannot set LC_CTYPE to default locale: No such file or directory
locale: LC_ALL??????????????????: ??????????????????????
Selecting previously unselected package fswebcam.
(Reading database ... 151227 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack .../fswebcam_20140113-2_armhf.deb ...
Unpacking fswebcam (20140113-2) ...
Setting up fswebcam (20140113-2) ...
Processing triggers for man-db (2.8.5-2) ...画像取得時のコマンド
以下のコマンドで、画像保存を行いました。
/usr/bin/fswebcam -r 640x480 -F100 /mnt/synology/capture/`date "+%Y%m%d_%H%M%S"`.jpg
参考にさせて頂いたサイト
OpenCVインストールと機械学習向けデータセット
今後、Raspberry Pi上でのOpenCVインストール方法を記事にしますが、簡単な画像処理には、以下コマンドで入るOpenCVで特に問題は有りませんでした。
apt-get install python-opencv
OpenCVの利用方法
- OpenCVをインポート
import cv2 - カメラデバイスを取得
c = cv2.VideoCapture(0) - カメラ起動待ち
Sleepを少し入れるか、c.read()を画像取得なしで実行します
※ カメラ依存と思いますが、最初の画像が暗くなる傾向があります。 - readで画像をキャプチャ、imgにRGBのデータが入ってくる
r, img = c.read() - ファルへ保存
cv2.imwrite('photo.jpg', img)
参考にさせて頂いたサイト
[Raspberry Pi]USBカメラをつなぎ、PythonのOpenCVで写真を撮る
python-opencvインストールログ
@raspberrypi:$ sudo apt-get install python-opencv [sudo] パスワード: パッケージリストを読み込んでいます... 完了 依存関係ツリーを作成しています 状態情報を読み取っています... 完了 以下のパッケージが自動でインストールされましたが、もう必要とされていません: libboost-system1.62.0 libboost-thread1.62.0 libreoffice-gtk2 これを削除するには 'sudo apt autoremove' を利用してください。 以下の追加パッケージがインストールされます: gdal-data gfortran gfortran-8 libaec0 libarmadillo9 libarpack2 libcaf-openmpi-3 libcharls2 libcoarrays-dev libcoarrays-openmpi-dev libdap25 libdapclient6v5 libdapserver7v5 libepsilon1 libevent-core-2.1-6 libevent-pthreads-2.1-6 libfreexl1 libfyba0 libgdal20 libgdcm2.8 libgeos-3.7.1 libgeos-c1v5 libgeotiff2 libgfortran-8-dev libgl2ps1.4 libhdf4-0-alt libhdf5-103 libhdf5-openmpi-103 libhwloc-dev libhwloc-plugins libhwloc5 libibverbs-dev libkmlbase1 libkmlconvenience1 libkmldom1 libkmlengine1 libkmlregionator1 libkmlxsd1 liblept5 libmariadb3 libminizip1 libnetcdf-c++4 libnetcdf13 libnl-3-dev libnl-route-3-dev libodbc1 libogdi3.2 libopencv-calib3d3.2 libopencv-contrib3.2 libopencv-core3.2 libopencv-features2d3.2 libopencv-flann3.2 libopencv-highgui3.2 libopencv-imgcodecs3.2 libopencv-imgproc3.2 libopencv-ml3.2 libopencv-objdetect3.2 libopencv-photo3.2 libopencv-shape3.2 libopencv-stitching3.2 libopencv-superres3.2 libopencv-video3.2 libopencv-videoio3.2 libopencv-videostab3.2 libopencv-viz3.2 libopenmpi-dev libopenmpi3 libpmix2 libproj13 libqhull7 libsocket++1 libspatialite7 libsuperlu5 libsz2 libtbb2 libtesseract4 liburiparser1 libvtk6.3 libxerces-c3.2 mariadb-common mysql-common ocl-icd-libopencl1 odbcinst odbcinst1debian2 openmpi-bin openmpi-common proj-bin proj-data 提案パッケージ: gfortran-doc gfortran-8-doc libgfortran5-dbg geotiff-bin gdal-bin libgeotiff-epsg libhdf4-doc libhdf4-alt-dev hdf4-tools libhwloc-contrib-plugins libmyodbc odbc-postgresql tdsodbc unixodbc-bin ogdi-bin openmpi-doc mpi-default-bin vtk6-doc vtk6-examples opencl-icd 以下のパッケージが新たにインストールされます: gdal-data gfortran gfortran-8 libaec0 libarmadillo9 libarpack2 libcaf-openmpi-3 libcharls2 libcoarrays-dev libcoarrays-openmpi-dev libdap25 libdapclient6v5 libdapserver7v5 libepsilon1 libevent-core-2.1-6 libevent-pthreads-2.1-6 libfreexl1 libfyba0 libgdal20 libgdcm2.8 libgeos-3.7.1 libgeos-c1v5 libgeotiff2 libgfortran-8-dev libgl2ps1.4 libhdf4-0-alt libhdf5-103 libhdf5-openmpi-103 libhwloc-dev libhwloc-plugins libhwloc5 libibverbs-dev libkmlbase1 libkmlconvenience1 libkmldom1 libkmlengine1 libkmlregionator1 libkmlxsd1 liblept5 libmariadb3 libminizip1 libnetcdf-c++4 libnetcdf13 libnl-3-dev libnl-route-3-dev libodbc1 libogdi3.2 libopencv-calib3d3.2 libopencv-contrib3.2 libopencv-core3.2 libopencv-features2d3.2 libopencv-flann3.2 libopencv-highgui3.2 libopencv-imgcodecs3.2 libopencv-imgproc3.2 libopencv-ml3.2 libopencv-objdetect3.2 libopencv-photo3.2 libopencv-shape3.2 libopencv-stitching3.2 libopencv-superres3.2 libopencv-video3.2 libopencv-videoio3.2 libopencv-videostab3.2 libopencv-viz3.2 libopenmpi-dev libopenmpi3 libpmix2 libproj13 libqhull7 libsocket++1 libspatialite7 libsuperlu5 libsz2 libtbb2 libtesseract4 liburiparser1 libvtk6.3 libxerces-c3.2 mariadb-common mysql-common ocl-icd-libopencl1 odbcinst odbcinst1debian2 openmpi-bin openmpi-common proj-bin proj-data python-opencv アップグレード: 0 個、新規インストール: 89 個、削除: 0 個、保留: 0 個。 69.6 MB のアーカイブを取得する必要があります。 この操作後に追加で 280 MB のディスク容量が消費されます。 続行しますか? [Y/n] y 取得:1 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf gdal-data all 2.4.0+dfsg-1 [744 kB] 取得:2 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libgfortran-8-dev armhf 8.3.0-6+rpi1 [249 kB] 取得:4 http://raspbian.raspberrypi.org/raspbian buster/main armhf gfortran armhf 4:8.3.0-1+rpi2 [1,428 B] 取得:8 http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/Linux/raspbian/raspbian buster/main armhf libarmadillo9 armhf 1:9.200.7+dfsg-1 [87.0 kB] 取得:3 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf gfortran-8 armhf 8.3.0-6+rpi1 [7,202 kB] 取得:5 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libaec0 armhf 1.0.2-1 [21.3 kB] 取得:6 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libarpack2 armhf 3.7.0-2 [83.1 kB] 取得:7 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libsuperlu5 armhf 5.2.1+dfsg1-4 [126 kB] 取得:11 http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/Linux/raspbian/raspbian buster/main armhf libhwloc5 armhf 1.11.12-3+rpi1 [86.3 kB] 取得:9 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libevent-core-2.1-6 armhf 2.1.8-stable-4 [117 kB] 取得:10 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libevent-pthreads-2.1-6 armhf 2.1.8-stable-4 [47.6 kB] 得:12 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf ocl-icd-libopencl1 armhf 2.2.12-2 [35.7 kB] 取得:13 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libhwloc-plugins armhf 1.11.12-3+rpi1 [16.0 kB] 取得:14 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libpmix2 armhf 3.1.2-3 [423 kB] 取得:15 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libopenmpi3 armhf 3.1.3-11+rpi1 [1,813 kB] 取得:30 http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/Linux/raspbian/raspbian buster/main armhf proj-data all 5.2.0-1 [6,986 kB] 取得:16 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libcaf-openmpi-3 armhf 2.4.0-2 [31.3 kB] 取得:17 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libcharls2 armhf 2.0.0+dfsg-1 [52.0 kB] 取得:18 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libcoarrays-dev armhf 2.4.0-2 [29.1 kB] 取得:19 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf openmpi-common all 3.1.3-11+rpi1 [164 kB] 取得:20 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf openmpi-bin armhf 3.1.3-11+rpi1 [197 kB] 取得:21 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libcoarrays-openmpi-dev armhf 2.4.0-2 [29.2 kB] 取得:22 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libdap25 armhf 3.20.3-1 [470 kB] 取得:23 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libdapclient6v5 armhf 3.20.3-1 [185 kB] 取得:24 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libdapserver7v5 armhf 3.20.3-1 [127 kB] 取得:25 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libepsilon1 armhf 0.9.2+dfsg-4 [36.4 kB] 取得:26 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libfreexl1 armhf 1.0.5-3 [31.8 kB] 取得:27 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libfyba0 armhf 4.1.1-6 [97.8 kB] 取得:28 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libgeos-3.7.1 armhf 3.7.1-1 [637 kB] 取得:29 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libgeos-c1v5 armhf 3.7.1-1 [290 kB] 取得:31 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libproj13 armhf 5.2.0-1 [185 kB] 取得:32 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libgeotiff2 armhf 1.4.3-1 [63.8 kB] 取得:33 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libhdf4-0-alt armhf 4.2.13-4+b1 [235 kB] 取得:34 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libsz2 armhf 1.0.2-1 [6,640 B] 取得:35 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libhdf5-103 armhf 1.10.4+repack-10 [1,259 kB] 取得:36 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libminizip1 armhf 1.1-8 [18.3 kB] 取得:37 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf liburiparser1 armhf 0.9.1-1 [39.4 kB] 取得:38 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libkmlbase1 armhf 1.3.0-7 [42.1 kB] 取得:39 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libkmldom1 armhf 1.3.0-7 [144 kB] 取得:40 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libkmlengine1 armhf 1.3.0-7 [67.4 kB] 取得:41 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libkmlconvenience1 armhf 1.3.0-7 [44.4 kB] 取得:42 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libkmlregionator1 armhf 1.3.0-7 [22.2 kB] 取得:43 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libkmlxsd1 armhf 1.3.0-7 [28.7 kB] 取得:44 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf mysql-common all 5.8+1.0.5 [7,324 B] 取得:45 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf mariadb-common all 1:10.3.15-1 [31.3 kB] :46 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libmariadb3 armhf 1:10.3.15-1 [167 kB] 取得:47 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libnetcdf13 armhf 1:4.6.2-1+b1 [352 kB] 取得:48 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libodbc1 armhf 2.3.6-0.1 [186 kB] 取得:49 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libogdi3.2 armhf 3.2.1+ds-4 [194 kB] 取得:50 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libqhull7 armhf 2015.2-4 [175 kB] 取得:51 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libspatialite7 armhf 4.3.0a-5+b2 [1,231 kB] 取得:52 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libxerces-c3.2 armhf 3.2.2+debian-1+b1 [707 kB] 取得:53 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf odbcinst armhf 2.3.6-0.1 [47.6 kB] 取得:54 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf odbcinst1debian2 armhf 2.3.6-0.1 [70.8 kB] 取得:55 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libgdal20 armhf 2.4.0+dfsg-1+b2 [5,065 kB] 取得:56 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libsocket++1 armhf 1.12.13-10 [35.2 kB] 取得:57 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libgdcm2.8 armhf 2.8.8-9 [1,596 kB] 取得:58 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libgl2ps1.4 armhf 1.4.0+dfsg1-2 [34.2 kB] 取得:59 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libhdf5-openmpi-103 armhf 1.10.4+repack-10 [1,306 kB] 取得:60 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libhwloc-dev armhf 1.11.12-3+rpi1 [142 kB] 取得:61 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libnl-3-dev armhf 3.4.0-1 [92.4 kB] 取得:62 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libnl-route-3-dev armhf 3.4.0-1 [145 kB] 取得:63 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf libibverbs-dev armhf 22.1-1 [149 kB] 取得:64 http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/raspbian-archive/raspbian buster/main armhf liblept5 armhf 1.76.0-1 [804 kB] 取得:65 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... libminizip1:armhf (1.1-8) を設定しています ... libhwloc5:armhf (1.11.12-3+rpi1) を設定しています ... gfortran-8 (8.3.0-6+rpi1) を設定しています ... libproj13:armhf (5.2.0-1) を設定しています ... libtbb2:armhf (2018~U6-4) を設定しています ... libarpack2:armhf (3.7.0-2) を設定しています ... libsuperlu5:armhf (5.2.1+dfsg1-4) を設定しています ... proj-bin (5.2.0-1) を設定しています ... libdap25:armhf (3.20.3-1) を設定しています ... libqhull7:armhf (2015.2-4) を設定しています ... libepsilon1:armhf (0.9.2+dfsg-4) を設定しています ... libdapserver7v5:armhf (3.20.3-1) を設定しています ... gfortran (4:8.3.0-1+rpi2) を設定しています ... update-alternatives: /usr/bin/f95 (f95) を提供するために自動モードで /usr/bin/gfortran を使います update-alternatives: /usr/bin/f77 (f77) を提供するために自動モードで /usr/bin/gfortran を使います libgeos-3.7.1:armhf (3.7.1-1) を設定しています ... libaec0:armhf (1.0.2-1) を設定しています ... gdal-data (2.4.0+dfsg-1) を設定しています ... libgl2ps1.4 (1.4.0+dfsg1-2) を設定しています ... liblept5 (1.76.0-1) を設定しています ... mariadb-common (1:10.3.15-1) を設定しています ... update-alternatives: /etc/mysql/my.cnf (my.cnf) を提供するために自動モードで /etc/mysql/mariadb.cnf を使います libgeotiff2:armhf (1.4.3-1) を設定しています ... libgeos-c1v5:armhf (3.7.1-1) を設定しています ... libmariadb3:armhf (1:10.3.15-1) を設定しています ... libsocket++1:armhf (1.12.13-10) を設定しています ... libodbc1:armhf (2.3.6-0.1) を設定しています ... libtesseract4:armhf (4.0.0-2) を設定しています ... libevent-core-2.1-6:armhf (2.1.8-stable-4) を設定しています ... libhdf4-0-alt (4.2.13-4+b1) を設定しています ... liburiparser1:armhf (0.9.1-1) を設定しています ... libnl-3-dev:armhf (3.4.0-1) を設定しています ... libfreexl1:armhf (1.0.5-3) を設定しています ... ocl-icd-libopencl1:armhf (2.2.12-2) を設定しています ... libfyba0:armhf (4.1.1-6) を設定しています ... libkmlbase1:armhf (1.3.0-7) を設定しています ... libdapclient6v5:armhf (3.20.3-1) を設定しています ... openmpi-common (3.1.3-11+rpi1) を設定しています ... libhwloc-dev:armhf (1.11.12-3+rpi1) を設定しています ... libarmadillo9 (1:9.200.7+dfsg-1) を設定しています ... libopencv-core3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-ml3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libsz2:armhf (1.0.2-1) を設定しています ... libkmlxsd1:armhf (1.3.0-7) を設定しています ... libopencv-imgproc3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libkmldom1:armhf (1.3.0-7) を設定しています ... libspatialite7:armhf (4.3.0a-5+b2) を設定しています ... libevent-pthreads-2.1-6:armhf (2.1.8-stable-4) を設定しています ... libogdi3.2 (3.2.1+ds-4) を設定しています ... libkmlengine1:armhf (1.3.0-7) を設定しています ... libopencv-photo3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libkmlconvenience1:armhf (1.3.0-7) を設定しています ... libcoarrays-dev:armhf (2.4.0-2) を設定しています ... libhwloc-plugins:armhf (1.11.12-3+rpi1) を設定しています ... libnl-route-3-dev:armhf (3.4.0-1) を設定しています ... libgdcm2.8:armhf (2.8.8-9) を設定しています ... libkmlregionator1:armhf (1.3.0-7) を設定しています ... libhdf5-103:armhf (1.10.4+repack-10) を設定しています ... libopencv-video3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-flann3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libpmix2:armhf (3.1.2-3) を設定しています ... libopenmpi3:armhf (3.1.3-11+rpi1) を設定しています ... libnetcdf13:armhf (1:4.6.2-1+b1) を設定しています ... libibverbs-dev:armhf (22.1-1) を設定しています ... libnetcdf-c++4 (4.2-11) を設定しています ... libhdf5-openmpi-103:armhf (1.10.4+repack-10) を設定しています ... libcaf-openmpi-3:armhf (2.4.0-2) を設定しています ... libopencv-shape3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... openmpi-bin (3.1.3-11+rpi1) を設定しています ... update-alternatives: /usr/bin/mpirun (mpirun) を提供するために自動モードで /usr/bin/mpirun.openmpi を使います update-alternatives: /usr/bin/mpicc (mpi) を提供するために自動モードで /usr/bin/mpicc.openmpi を使います libcoarrays-openmpi-dev:armhf (2.4.0-2) を設定しています ... libopenmpi-dev:armhf (3.1.3-11+rpi1) を設定しています ... update-alternatives: /usr/include/arm-linux-gnueabihf/mpi (mpi-arm-linux-gnueabihf) を提供するために自動モードで /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/openmpi/include を使います odbcinst (2.3.6-0.1) を設定しています ... odbcinst1debian2:armhf (2.3.6-0.1) を設定しています ... libgdal20 (2.4.0+dfsg-1+b2) を設定しています ... libopencv-imgcodecs3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libvtk6.3 (6.3.0+dfsg2-2+b6) を設定しています ... libopencv-viz3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-videoio3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-superres3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-highgui3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-features2d3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-calib3d3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-objdetect3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-stitching3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-videostab3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libopencv-contrib3.2:armhf (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... python-opencv (3.2.0+dfsg-6) を設定しています ... libc-bin (2.28-10+rpi1) のトリガを処理しています ... man-db (2.8.5-2) のトリガを処理しています ...
本日（2019年08月07日）フジテレビ：めざましじゃんけん結果
2019年08月07日 めざましじゃんけん結果
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月07日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（水曜日） | 【4戦目】07時58分 | | ユースケ・サンタマリアさん |
| 【3戦目】07時35分 | | 大倉忠義さん | |
| 【2戦目】06時58分 | | Da-iCE | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
2019年8月個人向け深層学習・機械学習向けGPU
GeFroceのGPUアップグレード検討
せっかくなので、メモですが記事として残します。
現在、MSI GTX 960 2GD5T OCV2 (GeForce GTX960 2GB OC) を利用しております。
2GBのメモリ容量となります。2万5千円で購入しました。
ディープラーニング（Deep Learning）深層学習、ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、Deep Neural Network: DNN）による機械学習向けにGeForceのアップグレードを検討。
- YOLO, DarknetなどDNN実施時のGPUメモリ不足（out of memory）回避、メモリ不足回避の学習回数増加による学習時間増加
- 画像関係のDNNでは、GPUメモリ不足により、満足に学習自体実行が出来ないケースあり
- 趣味の範囲なので、過剰な投資は出来ない（個人的には２−３万円以内）
- PCで基本的にゲームなどは実施しない、モニタもHDMI接続１台
- メモリ容量が増えるが目的
グラフィックカードのメーカーですが、NVIDIAかAMDとなり、それぞれNVIDIAからGeForce、AMDからRadeonがリリースされています。
各種ツールとの親和性を考えると、GeForce一択となりました。（自身でコンパイル時の修正などが出来るスキルが有るならば、魅力的なRadeonもありと思います）
NVIDIAのGeForce RTX 20XXシリーズ（2080 Ti、2080、2070、2060）やGeForce GTX 16XXシリーズ（1660 Ti、1660）が現行モデルとなります。
予算オーバーのRTX20シリーズですが、深層学習用のテンソルコア(Tensor Core)搭載となります。4×4行列の積和算を4つ並列に行う事が出来るようになり、Tensor Coreを使えば、CNNの畳み込み高速化、メモリ転送の効率化などにより、前世代の Pascal GPU と比べて、学習（トレーニング）速度が4 倍になるようです。
Volta Tensor コア GPU が AI パフォーマンスの新記録を達成
消費電力も、現在のパソコンケースの電源サイズや電気料金にも影響するので、一応比較軸に入れます。消費電力とTDP：Thermal Design Power(熱設計電力)は混同されて利用されています。TDPは、電源および冷却に関する指標を示す数字となります。
NVIDIAのGPUコアは「CUDA（クーダ）コア」と呼ばれます。一般的には「シェイダープロセッサ（Shader Processor）」、「ストリームプロセッサ（Stream Processor）」などと呼びます。
GPU導入候補比較表
価格帯を考え、メモリサイズ6GB導入で検討しました。
メモリサイズ2GB部分のみが、（現在利用している）GTX960の弱点で、非常にコストパフォーマンスが良い機種であると再確認も出来ました。
| GPU | GeForce GTX 960 | GeForce RTX 2060 | GeForce GTX1660Ti | GeForce GTX1660 | GeForce GTX1060 |
| 価格イメージ 2019/08 | 当時購入金額 25,000 | 42,000 | 36,000 | 28,000 | 26,000 |
| メモリサイズ | 2GB | 6GB | 6GB | 6GB | 6GB |
| メモリ規格 | GDDR5 | GDDR6 | GDDR6 | GDDDR5 | GDDR5 |
| CUDA（SP数） | 1024 | 1920 | 1536 | 1408 | 1280 |
| 消費電力 | 120W | 160W | 120W | 130W | 120W |
| サイズ | 230 x 111 x 38 | 175x126x43 mm | 178x126x41 mm | 178x126x41 mm | 175x115x38 mm |
個人深層学習向けGPU比較結果
- 価格的にGTX1660（現行モデル）とGTX1060を最終的に検討。価格差も誤差の範囲であり、GTX1660が購入の最有力候補
- 私は、予算外なのですが、想定以上に価格がやすかったので、あえて明記。
予算的に可能ならば、GeForce RTX 2060が絶対におすすめです。
GeForce RTX 2060 AERO ITX 6G OC MSI PCI Express 3.0 x16対応 グラフィックスボードMSI GeForce RTX 2060 AERO ITX 6G OC
本日（2019年08月06日）フジテレビ：めざましじゃんけん結果
2019年08月06日 めざましじゃんけん結果
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月06日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（火曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 生じゃんけん！梶裕貴さん |
| 【3戦目】07時35分 | | 指原莉乃さん | |
| 【2戦目】06時58分 | | 三浦春馬さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
めざましじゃんけん結果画像検出システム実装方式
初期検討時のシステム構想
機械学習どころか、プログラム言語Pythonも全く初めて、Raspberry PiやWEBカメラなどインフラ関係も知識なし。
WEBからの情報などで、こんな感じにしたいと思い描いたのが以下のシステム構想。
一般的なGeForce（GeForce GTX 960）ビデオカード搭載のWindowsメインマシン（Intel Core i7-6700 CPU）で機械学習・ニューラルネットワークを用いた学習モデルの作成。作成した学習モデルをRaspberry Pi 3
Model B+ へ移動し、Raspberry Piで画像検出を実施。
Raspberry Piでの画像検出結果により、じゃんけん結果をDBへ蓄積。蓄積したDBデータより、めざましじゃんけんの結果をホームページと速報としてTwitterで公開。
当初画像認識と画像検出の違いも分かっておらず、書籍などで紹介されていた画像認識を駆使したシステムを構築しようとしておりました。画像認識を試した時点ではRaspberry Piで処理可能に感じました。
画像認識・・・対象がアップ（画像一面）になっている画像の判定を行う
画像検出・・・対象が写り込んでいる画像より、対象を画像検出する
第一は、技術習得が１番のモチベーションであった、予期しないカメラのズレなどを考えても、画像検出のほうがシステムの安定稼働を望めるので、画像検出実装へ方針転換しました。実際には、画像認識は１日で実装出来たのですが、うまく動作せず、画像認識対象部分の画像切り取りなど、決め打ちの方式しか思いつかず、そうそうに画像検出に方針転換しました。他にも転用出来る素晴らしい技術に出会えたと思います。（Darknet、YOLO、Open CV、Python、DNN、ニューラルネットワーク）
V1での妥協と実装方式
本当は、リアルタイムでの画像検出を実装する予定でした。時間指定で動作するシステムよりもテレビさえ動いていれば、じゃんけんのスタートを自動検知し、結果を漏れなく収集するシステムを構想しました。
しかし、Raspberry Piの処理速度・信頼性より断念しました。画像検出中のRaspberry Piの発熱量など。
よって、V1ではめざましじゃんけん結果の判定の画像検出は、メインのWindowsマシンで実行しております。
めざましじゃんけんのみに特化して考えると、OpenCVの画像処理を駆使すれば軽くて高速なフィルタ作成も可能かなと考えています。
V1機能一覧と実装
| 機能名 | 実装 | |
| 画像検出フレームワーク準備 | 学習データ収集 | Raspberry PiとWEBカメラで、めざましじゃんけん実施時の画面キャプチャー取得 |
| 学習データ整理 | メインのWindowsマシンで実施。 LabelImgで学習したい内容のラベル登録 | |
| 学習 | メインのWindowsマシンでDarknetを用いて実施。 | |
| システム起動 | TV起動 | Raspberry PiよりNature Remo経由で実施。 |
| TVチャネル変更 | Raspberry PiよりテレビREGZAのWEB APIを用いて実施。 じゃんけん時の「青」「赤」「緑」ボタン操作もRaspberry PiよりWEB APIを用いて実施。 | |
| メインマシン起動 | メインマシン（Windows）の起動をRaspberry Piより実施 | |
| 画像検出 | 画像蓄積 | Raspberry PiのWEBカメラを用いて目覚ましテレビの画像をキャプチャー |
| 画像移動 | Raspberry PiでキャプチャーしたデータをWindowsのメインマインに移動 | |
| 画像検出 | Windowsマシンで画像検出を実施。 | |
| 検出結果 | 結果をDB登録 | Windowsマシンより画像検出結果をSynology NASのSQL DBへ登録 |
| 情報発信 | WEBコンテンツ | SQL DB情報よりWEBコンテンツの更新。Synologyで実施。 |
| Twitter発信 | WEBコンテンツ更新と同じタイミングでTwitter発信を実施。処理はSynologyで実施。 | |
本日（2019年08月05日）フジテレビ：めざましじゃんけん結果
2019年08月05日 めざましじゃんけん結果
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月05日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（月曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 山里亮太さん |
| 【3戦目】07時35分 | | 尾崎世界観さん | |
| 【2戦目】06時58分 | | 戸次重幸さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |