StreamlitとPyTorchを使用してAIオブジェクト検出ウェブアプリを作ろう！

目次

1. はじめに
2. PythonライブラリStreamlitを使ったオブジェクト検出ウェブアプリの作成方法
3. 必要なライブラリのインポート
4. 事前学習済みオブジェクト検出モデルの使用方法
5. アプリのコーディング
6. アプリのテストと実行方法
7. 注意事項と補足情報
8. 他のオブジェクト検出モデルの使用例
9. おわりに

1. はじめに

こんにちは、今日のビデオでは、PythonライブラリStreamlitを使用してオブジェクト検出ウェブアプリを作成する方法について説明します。Streamlitは、少ないコード行でダッシュボードや小規模なウェブアプリを作成できるため、Pythonの中で最も使用されるライブラリの1つです。このチュートリアルでは、ユーザーが画像をアップロードし、アプリがそれに含まれるオブジェクトのリストを検出してバウンディングボックスを追加し、ラベルを付けるシンプルなアプリを作成します。

2. PythonライブラリStreamlitを使ったオブジェクト検出ウェブアプリの作成方法

オブジェクト検出ウェブアプリを作成するためには、以下の手順を実行します。

2.1 必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。Streamlitを使うためには、streamlitライブラリをインポートします。また、画像処理や描画にはPIL、matplotlib、オブジェクト検出モデルにはtorch、torchvisionライブラリを使用します。

import streamlit as st
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torchvision.transforms as transforms

2.2 事前学習済みオブジェクト検出モデルの使用方法

オブジェクト検出には、事前学習済みのモデルを使用します。ここでは、Faster RCNNと呼ばれるモデルを使用します。このモデルは、torchvisionライブラリから利用できます。

model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

2.3 アプリのコーディング

次に、オブジェクト検出アプリのコーディングを行います。まず、タイトルを表示します。

st.title("オブジェクト検出アプリ")

次に、画像のアップロードを行うためのウィジェットを追加します。

uploaded_image = st.file_uploader("画像をアップロードしてください", type=["jpg", "jpeg", "png"])

アップロードされた画像がある場合は、以下の処理を実行します。

if uploaded_image is not None:
    # 画像の読み込み
    image = Image.open(uploaded_image)

    # 画像の表示
    st.image(image, caption='アップロードされた画像', use_column_width=True)

    # 画像の前処理
    preprocess = transforms.ToTensor()
    input_tensor = preprocess(image)
    input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)

    # モデルを使用してオブジェクトを検出
    with torch.no_grad():
        prediction = model(input_batch)

検出結果を表示するための関数を作成します。

def visualize_result(image, prediction):
    # 検出結果を表示
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.imshow(image)

    for box, label, score in zip(prediction["boxes"], prediction["labels"], prediction["scores"]):
        # バウンディングボックスの描画
        rect = plt.Rectangle((box[0], box[1]), box[2] - box[0], box[3] - box[1], fill=False, edgecolor='red')
        ax.add_patch(rect)

        # ラベルと確率の表示
        label_name = CLASSES[label]
        ax.text(box[0], box[1], f"{label_name}: {score}", bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.5))

    # 軸の表示を設定
    plt.axis("off")

    # 結果の表示
    st.pyplot(fig)

最後に、検出結果を表示します。

visualize_result(image, prediction)

2.4 アプリのテストと実行方法

コーディングが完了したら、アプリをテストして実行します。以下のコマンドを実行し、アプリを起動します。

streamlit run app.py

ブラウザで「localhost:8501」にアクセスし、アプリを使用します。

3. 注意事項と補足情報

• オブジェクト検出モデルはメモリを多く消費するため、大きな画像や高解像度の画像を使用する場合は注意が必要です。
• 他の事前学習済みモデルも利用可能です。例えば、RetinaNetやSSDなどのモデルも使うことができます。
• モデルの精度は確率に基づいて判断されるため、確率の閾値を調整することで検出結果をカスタマイズすることができます。

4. 他のオブジェクト検出モデルの使用例

本チュートリアルではFaster R-CNNを使用しましたが、他のモデルも利用できます。以下に例を示します。

• RetinaNet: 高精度な検出が可能なモデルです。写真や画像の品質向上に適しています。
• SSD: シンプルで高速な検出が可能なモデルです。リアルタイムの応用やリソース制約のある環境に適しています。

利用するモデルに応じて、ソースコードを適宜変更してください。

5. おわりに

本チュートリアルでは、PythonライブラリStreamlitを使用してオブジェクト検出ウェブアプリを作成する方法について説明しました。Streamlitを使用することで、少ないコード行で効率的なアプリを作成することができます。また、事前学習済みモデルを使用することで、高精度なオブジェクト検出が可能です。以上が本チュートリアルの内容となります。お疲れ様でした。

リソース

• Streamlit公式ドキュメント: https://docs.streamlit.io/
• PyTorch公式ドキュメント: https://pytorch.org/docs/stable/index.html
• TorchVision公式ドキュメント: https://pytorch.org/vision/stable/index.html
• GluonCV公式ドキュメント: https://cv.gluon.ai/