Computer Vision

Python, Computer Vision, AI, Transhumanism 関連

東京タワー to エッフェル塔


CycleGAN and pix2pix in PyTorch

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

 

GWで時間ができたので、東京タワーからエッフェル塔を生成してみる。

普段使いのMacでもなんとか動いたが、自前で用意したデータセットの学習には結構な時間を要する。 その間、メインのPCが使えないとなると、不便この上ない。

 

そんなわけで、少々お金はかかるが、AmazonのEC2環境(Ubuntu)を使用して生成。

使用したインスタンスは t2.xlarge。本当はGPUモードで動かしたいが、うまくいかなかったので、CPUモードで実行した。CROP_SIZE は 128 として 2日ぐらいでなんとかここまでたどり着いた。



どことなく東京タワーなエッフェル塔

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どことなくエッフェル塔な東京タワー

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2枚目は結構うまくできている感じがする。

 

エッフェル塔と、東京タワーの写真はそれぞれグーグルの画像検索から拾ったものを拝借しているので、元画像は割愛させていただく。

もしかすると、画像はそれぞれ1毎づつでも良いのかもしれないが、仕組みを十分に理解していないので、それぞれ10〜20毎程度を入れて実行。

やってみた感想としては、エッジを使って反対側の色つけを持ってきてくれる感じ。

実際の原理などは、よく調べてないので、興味のある方はご自身で調べてみてください。

形状が似たものを、別の着色をする事で、別物に変わる。

小学生の夏の自由研究に、なかなか良さそうな題材だと思う。

 

EC2を使う時の注意点としては、立ち上げっぱなしだと、どんどん課金されるので、自動停止の設定することと、ちゃんと手動で停止を実行、さらに課金状況やアラート設定もしっかり確認しましょう。

 

宇宙(そら)から桜を見てみよう

人工衛星画像が一般人でも手に入るようになった現在、せっかくだからなにか活用してみようと思い、さくら(さくらの開花)を衛星画像で見てみることに。
できれば今年の画像でいきたかったが、衛星写真は1、2週間おきぐらいで撮影されており、更にに雲が邪魔していたりして、昨年の画像のほうが、雰囲気をつかめたので、そっちからの参照です。

https://www.sentinel-hub.com/
今回見た、衛星画像は sentinel-hub から、2018/03/14と2018/03/29の上野公園の大噴水よりちょっと南の画です。

 

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上記、3/14 の画像だと大噴水から続く、その先に、下の向かった細い線があります。

 

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上の、3/29 の画像ではその部分がやや薄く広がって白っぽくなってます。たぶんこの辺に桜が開花していた感じです。

 

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開花前と、開花中と照らし合わせるのに、この2枚の画像の差分をとってみるとこんな感じ。悪夢っぽい感じになっちゃいましたが、ピンクっぽいところが桜のような気がします。

 

上野公園の桜マップ
http://www.guidenet.jp/tk/hanami/pdf/2013sakuramap.pdf
大噴水から左側の部分がその道なので、やはりなんとなくそれっぽい感じはあります。

さくらインターネットの宙畑のブログに同様のネタで、もう少し専門的な解説があるので、
興味のある方はそちらもどうぞ。

 

衛星から桜は見える! 衛星画像を使った桜の探し方
https://sorabatake.jp/1108/

 

宇宙衛星の画像は、普通の航空写真ではないので、花の部分がそのままピンクに見えるというものではありません。
電波を利用した画像なので、波長により特性があって、ターゲットとする対象物により見つけやすかったり、見つけにくかったりします。

 

もう少し大きなものであれば、ブロック状に区切ってAIで判定もできそうですが。今回の桜はちょっと難しそうな感じでした。

ということで、宇宙からのさくらの検出が今ひとつだったので、何か別の方法も考えてみる。


例えば、グーグルストリートビューから画像を拾って、さくらの木(咲いてない状態)を人工知能で検出させるというのはどうだろう。

 

同様に、ストリートビューで街路樹を検出していくと、街路樹マップなんかが作れそうですがこれも規約的な部分で、
どうなってるか未確認ですので、あしからず。