Tensorflow Liteを使って物体検出 どんなものができるの？
今回はディープラーニングを使って、「Android のカメラで映した物体を検出するアプリ」を動かしてみたいと思います！
目指すは、こんなイメージです。
カメラに映った「キーボード」と「モニター」が検出されています。
ディープラーニングの開発環境
ディープラーニングの開発環境はいくつかありますが、今回は Google が開発したフレームワーク「Tensorflow（テンサーフロー）」を使っていきたいと思います。
スマホには軽量版の TensorflowLite
Tensorflow で学習したモデルは、GPU を搭載した高性能なパソコンやサーバでないと、重くて動作がカクカクになってしまいます。
そこで、軽量版の「Tensorflow Lite」を使っていきます。
物体検出アプリ作成の全体の流れ
Tensorflow Lite で物体検出するアプリ作成の、全体の流れはこちら！
- 物体検出の Androidアプリのコードをダウンロード
- AndroidStudio でアプリをビルドする
- Android へビルドしたアプリをインストール
- アプリを起動
AndroidStudio
この記事では、「AndroidStudio」がインストールされている前提で進めていきます。
インストールが必要な方は、下記サイトを参考に準備していただければ！
【AndroidStudio インストールサイト】
https://developer.android.com/studio/install?hl=ja
物体検出のAndroidアプリのコードをダウンロード
物体検出をするアプリケーションの、コードをダウンロードしてきます。
GitHub の「TensorFlow examples」を開きます。
【TensorFlow examples】
https://github.com/tensorflow/examples
「Clone or Download」をクリックします。
「Download ZIP」をクリックします。
「examples-master.zip」がダウンロードできます。
GitHubコマンドが使える場合
GitHub のコマンドが使える方は、次のコマンドでダウンロードできます。
git clone https://github.com/tensorflow/examples.git
AndroidStudioでアプリをビルドする
先ほどダウンロードした「examples-master.zip」を解凍し、「AndroidStudio」のプロジェクトフォルダにコピーします。
設定を変えていなければ、通常は下記がプロジェクトフォルダとなっています。
| 【フォルダ】 C:\Users\(ユーザ名)\AndroidStudioProjects |
コピーする時に、フォルダ名を「tflite」に変更しておいてください。
AndroidStudioを起動
AndroidStudio を起動します。
プロジェクトファイルを選択
「Open an existing Android Studio Project」から、先ほど保存したフォルダ中の「android」というプロジェクトファイルを選択します。
| 【フォルダ】 C:\Users\(ユーザ名)\AndroidStudioProjects\tflite\lite\examples\object_detection\android |
ビルド
メニューから「Build」>「Build bundle(s)/APK(s)」>「Build APK(s)」を選び、ビルドします。
初回はエラーが右下に表示されることがあると思いますが、表示される項目への対処を実施していけばビルドが進みます。
.akpファイルが出来上がる
ビルドが終わると Android でのインストールファイル（.apkファイル）が出来上がります。
右下の「Locate」をクリックすると、インストールファイルがあるフォルダを開けます。
もし、このメッセージBOXを消してしまっても、右下の「Event Log」をクリックしてログを開くと見ることができます。
Androidへビルドしたアプリをインストール
あとは、インストールファイルを Android に保存し、インストールすると、「TFL Detect」というアイコンが作成されます。
アプリを起動
早速、アプリを起動して検出してみましょう！
「キーボード」や「モニター」以外にも、「人」「車」「動物」など、いろんなものが検出できます！
スマホ片手に歩き回ってみると面白いと思います。（使うときは立ち止まってくださいね！）
Andoroid上で表示されるアプリ名を変えるには？
アプリ名を変えたい場合は、AndroidStudio でビルドする前に、以下を書き換えてからビルドしてください。
| 【フォルダ】 C:\Users\(ユーザ名)\AndroidStudioProjects\tflite\lite\examples\object_detection\androidapp\src\main\res\values\base-strings.xml |
変更点
2行目：ex)TFL Detect → Detection
1<resources>
2 <string name="tfe_od_app_name" translation_description="Object Detection demo app [CHAR_LIMIT=40]">Detection</string>
3 <string name="tfe_od_camera_error" translation_description="Error regarding camera support[CHAR_LIMIT=40]">This device doesn\'t support Camera2 API.</string>
4</resources>ビルドの時間を短くするには？
AndroidStudio でビルドする際に、TensorflowLite の学習済みモデルがダウンロードされます。
最初の１回目は必要ですが、２回目からはダウンロードが不要となりますので、下記をコメントアウトすることでビルドが早くなります。
| 【フォルダ】 C:\Users\(ユーザ名)\AndroidStudioProjects\tflite\lite\examples\object_detection\android\app\build.gradle |
変更点
40行目：apply from:'download_model.gradle' → // apply from:'download_model.gradle'
1// Download default models; if you wish to use your own models then
2// place them in the "assets" directory and comment out this line.
3//apply from: "download_model.gradle"
4
5//apply from:'download_model.gradle'さいごに
Androidでの物体検出、いかがでしたでしょうか？
ディープラーニングは、2012年に大きく話題になりました。
それ以降、様々な PoC（実証実験）や活用提案が広く行われ、今では一般的に使われるようになってきています。
これからは、より身近になり、みなさんの手元で動くようになっていくことでしょう。
今回は、その「初めの一歩」を体験できたのではないでしょうか！
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