Tensorflow.js - 07. Build an image classifier
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Tensorflow.js - 07. Build an image classifier

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Transfer learning image classifier

본 튜토리얼에서는, 브라우저 환경에서 Tesnorflow.js를 활용하여 커스텀 이미지 분류기를 만드는 방법을 알아봅니다.

이번 장에서는, 최소한의 데이터를 활용하여 높은 정확도를 가진 모델을 만들기 위하여 transfer learning(전이학습)을 활용해볼 것입니다. 우리는 이미 잘 학습되어 있는 MobileNet이라고 불리우는 이미지 분류기를 활용할 것입니다. 이 모델을 기반으로, 이미지 클래스를 사용자 정의 하여 학습해볼 것입니다.

1. Introduction

이번 튜토리얼에서는, 간단한 teachable machine을 만들어 볼 것입니다. teachable machine이란, 자바스크립트로 작성된 유연하고도 강력한 머신러닝 라이브러리인 tensorflow.js를 활용하여 브라우저에서 작동할 수 있는 커스텀 이미지 분류기 입니다. 먼저 MobileNet이라고 불리우는 모델을 브라우저 환경에서 불러오고 실행해볼 것입니다. 그 다음에는 전이학습을 활용하여 이미 학습된 MobileNet 모델을 커스터마이징하고 우리의 앱에서 실행할 수 있도록 할 것입니다.

이 튜토리얼에서는 teachable machine 애플리케이션을 만드는데 필요한 이론적 배경을 소개하지는 않습니다. 만약 궁금하다면, 이 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다.

배우게 될 것

  • 이미 학습된 MobileNet 모델을 불러오고 새로운 데이터로 예측하는 방법
  • 웹캠을 활용하여 예측하는 법
  • MobileNet을 즉시 활성화하여, 웹캠에서 인식된 이미지를 분류하는 법

2. 요구 사항

  1. 최신버전의 크롬 또는 모던 브라우저
  2. 로컬 머신에서 실행할 수 있는 텍스트 에디터, 혹은 웹에서 이용할 수 있는 Codepen이나 Glitch
  3. HTML, CSS, Javascript, Chrome Devtool에 대하한 기본적인 지식
  4. 신경망에 대한 높은 수준의 이해. 만약 이에 관련된 지식이 필요하다면, 3blue1brown이나 video on Deep Learning in Javascript by Ashi Krishnan를 보는 것을 추천합니다.

3. Tensorflow.js와 MobileNet 불러오기

index.html을 열고 아래 코드를 넣어주세요.

<html>
  <head>
    <!-- Load the latest version of TensorFlow.js -->
    <script src="https://unpkg.com/@tensorflow/tfjs"></script>
    <script src="https://unpkg.com/@tensorflow-models/mobilenet"></script>
  </head>
  <body>
    <div id="console"></div>
    <!-- Add an image that we will use to test -->
    <img
      id="img"
      crossorigin
      src="https://i.imgur.com/JlUvsxa.jpg"
      width="227"
      height="227"
    />
    <!-- Load index.js after the content of the page -->
    <script src="index.js"></script>
  </body>
</html>

4. 브라우저에서 MobileNet을 로딩

index.js를만들고 연다음에, 아래 코드를 넣어주세요.

let net

async function app() {
  console.log('Loading mobilenet..')

  // Load the model.
  net = await mobilenet.load()
  console.log('Successfully loaded model')

  // Make a prediction through the model on our image.
  const imgEl = document.getElementById('img')
  const result = await net.classify(imgEl)
  console.log(result)
}

app()

5. MobileNet을 테스트 하기

index.html을 웹브라우저에서 열어보세요.

자바스크립트 콘솔에, 사진의 강아지가 어떤 강아지인지 예측한 작업내역을 볼 수 있습니다. 이 작업은 모델을 다운로드 하는데 시간이 약간의 시간이 걸릴 수 있으므로 조금 기다리시기 바랍니다.

[
  { "className": "kelpie", "probability": 0.5226836204528809 },
  {
    "className": "American Staffordshire terrier, Staffordshire terrier, American pit bull terrier, pit bull terrier",
    "probability": 0.1948588341474533
  },
  { "className": "malinois", "probability": 0.11830379068851471 }
]

6. 브라우저에서 웹캠을 활용하여 MobileNet 모델을 실행하기

지금부터는 좀 더 실시간 데이터를 다뤄보도록 하겠습니다. 웹캠으로 부터 넘어온 이미지를 바탕으로 예측을 할 수 있도록 작업해보겠습니다.

먼저, 웹캠을 video element에 설정해보겠습니다. index.html 파일을 열어, body 에 아래 코드를 넣고, 강아지 이미지 로딩을 위해 사용했던 img 태그를 삭제하세요.

<video autoplay playsinline muted id="webcam" width="224" height="224"></video>

index.js를 열고 파일의 최상단에 위 코드를 넣어주세요.

const webcamElement = document.getElementById('webcam')

이제 app() function 내부에서, 이미지를 기반으로한 예측을 제거하고 대신 웹캠 엘리먼트를 통해 예측을 하는 무한루프 로직을 만들 수 있습니다.

async function app() {
  console.log('Loading mobilenet..')

  // Load the model.
  net = await mobilenet.load()
  console.log('Successfully loaded model')

  // Create an object from Tensorflow.js data API which could capture image
  // from the web camera as Tensor.
  const webcam = await tf.data.webcam(webcamElement)
  while (true) {
    const img = await webcam.capture()
    const result = await net.classify(img)

    document.getElementById('console').innerText = `
      prediction: ${result[0].className}\n
      probability: ${result[0].probability}
    `
    // Dispose the tensor to release the memory.
    img.dispose()

    // Give some breathing room by waiting for the next animation frame to
    // fire.
    await tf.nextFrame()
  }
}

웹페이지에서 콘솔창을 열어본다면, MobileNet에서 웹캠의 매 프레임을 바탕으로 예측한 결과를 볼수 있을 것입니다.

그러나 이는 ImageNet의 데이터 세트가 일반적으로 웹캠에 나타나는 이미지와 매우 많이 다르기 때문에 정확하지 않을 수 있습니다. 이것을 테스트 해보는 한가지 방법은, 노트북 카메라 (웹캠)에 강아지 사진이 있는 폰을 비추는 것입니다.

7. MobileNet에 Custom 분류기를 추가하기

이제, 조금 더 유용하게 만들어 봅시다. 우리는 웹캠을 활용하여 3개의 object로 분류하는 분류기를 만들어 볼 것입니다. 분류를 위해서 MobileNet을 활용할 것입니다만, 이번에는 특정 웹캠 이미지에 대한 모델의 내부활성화를 활용하여, (internal representation, activation) 분류에 사용해 볼 것입니다.

여기에서는 "K-Nearest Neighbors Classifier"라고 불리는 모듈을 사용할 것입니다. 이는 웹캠에서 입력되는 이미지를 서로다른 카테고리로 효과적으로 분리해주며, 사용자가 예측을 시도할 때 단순히 가장 확률이 높은 결과 하나만 리턴하게 할 것입니다.

KNN Classifier를 index.html의 head 태그 마지막에 import 하세요.

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/knn-classifier"></script>

index.html의 마지막에 세개의 버튼을 추가합니다. 각각의 버튼들은 이미지를 모델에서 훈련시키는데 사용됩니다.

<button id="class-a">Add A</button>
<button id="class-b">Add B</button>
<button id="class-c">Add C</button>

index.js의 최상단에서는 classifier를 선언합니다.

const classifier = knnClassifier.create()

app 함수를 업데이트 합니다.

async function app() {
  console.log('Loading mobilenet..')

  // 모델을 로드한다.
  net = await mobilenet.load()
  console.log('Successfully loaded model')

  // 웹캠의 데이터를 tensor로 변환하는 tensorflwjs api를 만든다.
  const webcam = await tf.data.webcam(webcamElement)

  // 웹캠에서 이미지를 로딩하고, 특정 클래스와 연관짓는다.
  const addExample = async (classId) => {
    // Capture an image from the web camera.
    const img = await webcam.capture()

    // conv_preds라는 활성함수를 가져오고, KNN 분류기에 넘긴다.
    const activation = net.infer(img, 'conv_preds')

    // 중간 활성화 함수를 분류기에 넘긴다.
    classifier.addExample(activation, classId)

    // tensor를 메모리에 dispose 한다.
    img.dispose()
  }

  // 버튼을 클릭하면, 각 클래스별로 예제를 추가한다.
  document
    .getElementById('class-a')
    .addEventListener('click', () => addExample(0))
  document
    .getElementById('class-b')
    .addEventListener('click', () => addExample(1))
  document
    .getElementById('class-c')
    .addEventListener('click', () => addExample(2))

  while (true) {
    if (classifier.getNumClasses() > 0) {
      const img = await webcam.capture()

      // 웹켐의 mobilnet의 활성함수를 가져온다.
      const activation = net.infer(img, 'conv_preds')
      // 분류기에서 가장 근접한 결과를 가져온다.
      const result = await classifier.predictClass(activation)

      const classes = ['A', 'B', 'C']
      document.getElementById('console').innerText = `
        prediction: ${classes[result.label]}\n
        probability: ${result.confidences[result.label]}
      `

      img.dispose()
    }

    await tf.nextFrame()
  }
}

이제 index.html 페이지를 로드 하면, 세 클래스에 각각에 대한 이미 캡처를 하기 위하여 공통 오브젝트를 사용하거나, 얼굴/바디 제스쳐를 활용할 수 있다. add 버튼을 클릭할 때마다, 하나의 이미지가 예제로서 해당 클래스에 추가됩니다. 이작업을 하는 동안, 모델은 웹캠 이미지에 대한 예측을 계속하고 결과를 실시간으로 보여줍니다.

8. Optional: 예제를 확장하기

이제 아무 동작도 나타내지 않는 클래스를 추가해 보세요.

9. 우리가 배운 것

이 예제에서, Tensorflow.js를 활용하여 간단한 머신러닝 학습 웹 애플리케이션을 구현했습니다. 웹캠에서 이미지를 분류하기 위해 미리 학습된 MobileNet 모델을 로드하고 사용했습니다. 그런 다음 모델을 커스텀하여 이미지를 세가지 사용자 정의 범주로 분류합니다.

예제