タイニーエムエル

第10章 人物検出 人物の検出モデルをトレーニングする

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

第9章では、画像中の人物を認識するための事前学習済みモデルをデプロイする方法を紹介したが、そのモデルがどこから来たものなのかは説明しなかった。もしあなたの製品が異なる要求を持っているなら、あなた自身のバージョンを訓練できるようにしたいだろう。

マシンを選ぶ

この画像モデルのトレーニングには、これまでの例よりも多くの計算能力が必要となるため、合理的な時間でトレーニングを完了させたい場合は、ハイエンドのグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）を搭載したマシンを使用する必要がある。多くのトレーニングジョブを実行することが予想されない限り、特殊化マシンを購入するよりも、クラウドインスタンスをレンタルすることから始めることをお勧めする。残念ながら、前の章で小規模なモデル用に使ってきたGoogleの無料サービスColaboratoryは使えないので、マシンにアクセスするためにお金を払う必要がある。素晴らしいサービスプロバイダはたくさんあるが、ここではGoogle Cloud Platformを使うことを前提に説明する。Amazon Web Services (AWS)やMicrosoft Azureを使っている場合は、TensorFlowをサポートしており、トレーニングの手順は同じであるが、マシンのセットアップについてはチュートリアルに従う必要がある。

Google Cloud Platformインスタンスをセットアップする

Google Cloud PlatformからTensorFlowとNVIDIAドライバがプリインストールされた仮想マシンを借りることができ、JupyterノートブックのWebインタフェースもサポートされているので非常に便利だ。しかし、これをセットアップするルートは少し複雑だ。2019年9月現在、マシンを作成するために必要な手順は以下の通りだ：

1. console.cloud.google.comにサインインする。まだGoogleアカウントを持っていない場合は作成する必要があり、作成したインスタンスに対する支払いを行うために課金をセットアップする必要がある。まだプロジェクトを持っていない場合は、作成する必要がある。

2. 画面の左上隅にあるハンバーガー・メニュー（図10-1のように3本の横線がアイコンのメイン・メニュー）を開き、「Artificial Intelligence（人工知能）」セクションを発見するまで下にスクロールする。

3. このセクションでは、図10-1に示すように、AIプラットフォーム→ノートブックを選択する。

   

   図10-1. AIプラットフォーム・メニュー

4. 図10-2に示すように、Compute Engine APIを有効にするかどうかを尋ねるプロンプトが表示されるかもしれない。この手続きには数分かかることがある。