【実践基礎４】Google Colabを使ったディープラーニング体験

Colabの基本操作と環境設定

Google Colabとは？

Google Colab は、ブラウザ上で Python コードを簡単に実行できるサービスです。Python はスクリプト言語と呼ばれ、各行ごとに命令を実行できます。Google Colab 上では「セル」と呼ばれるボックスにコードを書き、セル毎にプログラムを実行していきます。

ノートブックを作成

まず、Google Colab を開きます（Google Colabの詳細はこちら）。画面左下の「ノートブックを新規作成」をクリックすると、.ipynb という拡張子のついた「Untitled0」という名前のノートブックが作成されます。左上のタイトルをクリックして、タイトルを「DeepFace」に変更しましょう。

Google DriveをGoogle Colabと連携

Colabのセルに以下のコードを入力し、Shift + Enterで実行します。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

しばらくすると下図のように「Googleドライブに接続」と表示されたらクリックし、アカウントを選択して「次へ」「続行」と進めます。

Google Drive チュートリアル

Google Driveでフォルダを作成

新しいタブで Google Drive を開き、左上の「+新規」ボタンから「新しいフォルダ」を作成します。ここでは「DeepFace」という名前のフォルダを作成し、開いておきます。

データの準備

パソコンに自分の顔写真があればそれを、なければインターネット上で適切な顔写真を見つけて、先ほど作成した「DeepFace」フォルダにドラッグしてアップロードします。自分の顔写真を使用する場合は、自己責任でお願いします。

注1：Windowsをお使いの方はShift + Windows + S、mac をお使いの方はcommand + Shift + 4で範囲指定してスクリーンショットを保存できます。

DeepFaceをColabで実践！顔画像をAI分析

ライブラリのインストール

Colabに戻り、以下のコードを実行して必要なライブラリをインストールします。

!pip install deepface

注2：セルの最初に!を付けることで、Linux のコマンドを実行できます。Colab では、ノートブックを開くたびに必要なライブラリをインストールする必要があります。Colab でのインストールについてはこちら

画像の読み込み

次に、以下のコードで画像を読み込みます（your_imageは実際のファイル名にしてください）。

import cv2
img_path = '/content/drive/MyDrive/DeepFace/your_image.png'  # アップロードした画像のパス
face_img = cv2.imread(img_path) #cv2で画像を読み込み
face_img = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

画像はface_imgという変数に格納されています。2行目は色 (RGB)情報の格納のされ方を調整しているだけなので、あまり気にしないでください。

顔属性のAI分析

画像を読み込んだら、以下のコードで顔の属性を分析します。

from deepface import DeepFace
analysis_results = DeepFace.analyze(face_img) #モデルで推論

analysis_results には、感情（'emotion'）、年齢（'age'）、人種（'race'）などの情報が含まれています。変数の中身を確認するには、下図のようにセルに変数名を入力して実行します。私の場合、年齢はだいぶずれましたが、人種や性別は完璧に合っていました。

注3：変数の中身を確認するには、セルに変数名を入力して実行するか、print (変数名) を使用します。同様に face_img を実行すると、先ほど読み込んだ顔写真が表示されます。