Tag Archives: 病気

植物の病気をDeep Learningで判別 　概要＋準備編（1/3）

Posted by on 2018年1月8日 No comments

植物の写真から病気を判別するサイト(http://www.plant-check.jp/)を作ってみた。
サイトは2017年8月くらいに作ったのだが、そのメモがてら、やったことをまとめてみる。
使用した技術は最近の流行をふまえ、わりと本格的。バリバリのDeep Learningなので、人工知能（AI）を利用し、植物の病気判定を行った！と言っていいはず。

  • 病気判定に使用してたのは(1)植物の葉かそれ以外かを判別する2値分類モデル＋(2)植物の葉が病気か否かを判別する多値分類モデル。
  • 2つのモデルともにDeep Learningを活用。具体的にはInception V3（ImageNet）を転移学習させる形で作成。
  • ソフトウェアはPythonで作成。Deep Learning部分はkeras + tensorflow、WEB部分はnginx + uwsgi + bottleで構成。
  • インフラ部分にnvidia-docker（keras + tensorflowでの学習部分）とdocker（WEB部分と判別モデル利用）を使用。サーバはsakuraのVPS（ubuntu 16.04 LTS）。
  • 学習データにはa) 自分で集めたバラの葉っぱ画像（健康な葉と病気の葉をハンドラベリング）とb)SUN Database（http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/）を使用。
    • (1)植物の葉かそれ以外かを判別するモデルにはa) + b)を利用
    • (2)植物の葉が病気か否かを判別するモデルにはa)のハンドラベリング結果を利用

開発環境の準備

開発環境としてDockerを利用したコンテナを2つ＋リリース用のコンテナを1つ作成した。

  1. GPUを用いた学習用としてtensorflow + kerasが動作するコンテナ
    • ホストとなるUbuntu 16.04にnVidia公式ドライバをインストールした後、nvidia-dockerを導入して構築。
    • 安定版のgcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpuをベースにしてkerasを追加で入れた。
    • （困ったときは公式サイトを見るのが一番だった。）
  2. 学習したモデルを用いたWEBアプリを開発するためのコンテナ
    • ホストは1.と同じ。pipからkeras, tensorflow, bottle, uwsgiを入れた。
    • 開発用なのでjupyterも導入。
  3. WEBアプリをリリースする環境のためのコンテナ
    • 2.との違いはjupyterなど余計なソフトウェアを省いている点だけ。

データの準備

本件で作成したモデルの概要とモデル構築に利用するデータは次のとおり。

  1. 植物の葉かそれ以外かを判別する2値分類モデル
    • バラの葉の画像データを正例、SUN Database（http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/）の植物以外のカテゴリを負例とする2値分類モデル。
    • Imagenetで学習したInception V3（keras付属）を利用。
    • 前半250層を固定。Inception V3の後に判別層を追加する形でネットワークを構成（詳細は次回記載）、学習させた。
    • いわゆる転移学習とかfine tuningとか呼ばれる手法。
    • 使ったデータは約16000枚。（data augmentation前）
  2. 植物の葉が病気か否かを判別する多値分類モデル
    • バラの葉の画像データを「健康」「黒星病」「うどん粉病」「その他カビ系の病気」の4カテゴリに分類する多値分類モデル。カテゴリ分けは自分でとったバラの写真・動画（画像に一定フレームごとに画像として切り出し）をハンドラベリングした。
    • 利用した学習手法は1.と同様。
    • 使ったデータは約1800枚。（data augmentation前）

バラの葉の画像データは夏休みに都内の公園をめぐって自分で撮影した。モデルに投入していないデータ（バラ以外、対象病気以外）も含めて3000枚以上撮影。機械学習のコード書くより大変だった（が良い経験になった（詳しくは次回））
Read more »