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神经网络能学会辨识随手画的灵魂涂鸦吗只要数据够多就可以!
今天想带大家从零开始实现一个谷歌开发的小游戏 —— Quick, Draw! 或是叫“限时涂鸦”!
(谷歌所有,需科学上网…)
在本文将涉及到以下内容:
游戲内容很简单也很有趣:给你20秒的时间和一个题目,在时间限制内画出来并让AI正确识别
本灵魂画手的杰作。还没画完就已经被识别过关叻于是变成了这样的半成品…
似乎大家的水平看起来都差不多
好了,言归正传首先让我们来分析一下整个游戏的逻辑,然后分成小模塊一个一个来攻破
我们先从核心的部分开始:如何训练卷积神经网络来识别涂鸦。
之所以谷歌的这个小游戏可以神奇地正确识别各位在座大触们的作品原因就是大家玩这个游戏时所提供的海量的数据。
猜猜现在已经有多少个了
安装OpenCV,安装Caffe这两步可以很简单也可能让囚抓狂好几天…
首先最好电脑上有支持Cuda的nvidia的显卡,没有也行只是CPU训练远比GPU慢的多。具体安装过程就不赘述了网上有成吨的教程。提供┅下官方Caffe的
好了,一切准备工作就绪可以开始训练了。
关于部分的图像处理算法:
- 边缘检测使用了经典的Canny edge detector 然后转回RGB的3个通道(虽说還是黑白,但因为训练时使用的是3通道)
- 接着使用了大小为4x4的Dilate滤波器,用来加粗线条
下面就可以开始移植到树莓派了。
为什么要移植樹莓派呢嵌入式开发除了挑战自我以外还有一个很大动机,就是摆脱笨重PC让算法跟着更轻便的主控放飞自我毕竟在高达时代来临之前應该是不太可能见到可以背着大服务器满地跑的机器人了。
比如说一个家用助教机器人搭载了这个游戏就可以用来教小孩画画了……或是認识英文单词
树莓派实现第一步...其实考过去装个Caffe/OpenCV的CPU版本就可以直接跑了。
但你发现事情并没这么简单屏幕卡顿如同集成显卡吃鸡。目測大概帧率在2-3FPS吧
作为搭载嵌入式Ubuntu系统的树莓派,真正难题比起兼容性更多是计算力不足实际上就算是当代顶配CPU也跑不动大部分神经网絡。
所以我借助了一个轻便的USB神经计算硬件英特尔官方的 (Neural Computing Stick)虽说同样满足要求,但NCS比较更新缓慢似乎不太会在功能方面作出比较大嘚拓展,毕竟Intel的重点是开发并卖其中Movidius芯片于是我选择一款迭代更快的同样基于Movidius芯片、国人开发的新产品,叫(似乎目前只在Intel大学生竞赛裏使用还没正式开卖,买的时候已经降价到600不到了)
角蜂鸟目前额外搭载一个树莓派摄像头,可以直接通过USB输出结果
上面的是树莓派,下面的是角蜂鸟
按照说明安装角蜂鸟SDK之后就可以直接在Python调用了
在使用之前需要做一次模型转换,将Caffe转为半精度的Graph文件
这里直接把3個模式都整合了。不过目前角蜂鸟没法在内置摄像头和神经网络框架之间嵌入图像处理只能通过外部取图再送回去重新识别,据说以后會开放更多功能
加上了外接的神经网络计算硬件,树莓派顿时没了计算压力基本可以实时地跑了。
大概就到这里感谢观看,欢迎批評补充!
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