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06 実践編: 血液の顕微鏡画像からの細胞検出

ここでは血液細胞の検出タスクに取り組みます.人の血液の顕微鏡画像が与えられたときに,

  • 赤血球(Red Blood Cell; RBC)
  • 白血球(White Blood Cell; WBC)
  • 血小板(Platelet)

の3種の細胞について,それぞれ何がどの位置にあるかを個別に認識する方法を考えます. これが可能になると,与えられた画像内にそれらの細胞が何個ずつあるか,また,どういう位置にあるか,ということが分かります.

このようなタスクは一般に**物体検出(object detection)**と呼ばれます.画像を入力として,対象の物体(ここでは例えば,上の3種の細胞)ごとに,個別に

  1. 物体を包含する最小面積の矩形(Bounding boxと呼ばれる)
  2. 「内側にある物体が何か」=クラスラベル

を推定することを目的とします. ただし,画像中にいくつの物体が含まれるかは事前に分からないため,任意個(または十分な数)の物体のBounding boxとクラスラベルの予測値の組を出力できるような手法である必要があります.

Bounding box(以下bbox)は,[矩形の左上のy座標, 矩形の左上のx座標, 矩形の右下のy座標, 矩形の右下のx座標]のような形式で定義されることが多く,クラスは物体の種類ごとに割り振られたID(以下クラスラベル)で表されることが多いようです.例えば,RBCは0,WBCは1,Plateletは2といったように,対象とする物体に1対1対応した非負整数が割り当てられるのが一般的です.

以下に,今回この資料で用いる細胞画像のデータセットから1例を取り出し,その画像の上に正解として与えられているbboxと,それに対応するクラスの名前を可視化したものを示します.

赤い長方形がbboxと呼ばれるものです.対象となる血液細胞を一つ一つ,別々の長方形が囲っていることがわかります.この長方形の上辺に重なるように白いラベルが表示されています.それがその矩形の内部にある物体の種類(クラス)を表しています.

血液の顕微鏡画像からRBC, WBC, Plateletを検出している例

環境構築

まず環境構築のためColab上で以下のセルを実行してChainerCVのインストールを済ませましょう. これらのステップは前回までと同様です.


Collecting chainercv [?25l Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e8/1c/1f267ccf5ebdf1f63f1812fa0d2d0e6e35f0d08f63d2dcdb1351b0e77d85/chainercv-0.13.1.tar.gz (260kB)  |████████████████████████████████| 266kB 3.3MB/s [?25hRequirement already satisfied: chainer>=6.0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from chainercv) (6.5.0) Requirement already satisfied: Pillow in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from chainercv) (4.3.0) Requirement already satisfied: typing<=3.6.6 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from chainer>=6.0->chainercv) (3.6.6) Requirement already satisfied: numpy>=1.9.0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from chainer>=6.0->chainercv) (1.17.4) Requirement already satisfied: protobuf>=3.0.0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from chainer>=6.0->chainercv) (3.10.0) Requirement already satisfied: filelock in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from chainer>=6.0->chainercv) (3.0.12) Requirement already satisfied: setuptools in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from chainer>=6.0->chainercv) (41.4.0) Requirement already satisfied: typing-extensions<=3.6.6 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from chainer>=6.0->chainercv) (3.6.6) Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from chainer>=6.0->chainercv) (1.12.0) Requirement already satisfied: olefile in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from Pillow->chainercv) (0.46) Building wheels for collected packages: chainercv Building wheel for chainercv (setup.py) ... [?25l[?25hdone Created wheel for chainercv: filename=chainercv-0.13.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl size=537362 sha256=9f205b26c5c35c261e4e646f0e560aa291b63696df06fc76c56fb342dc9b7794 Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/ea/10/01/e221beaa4b3d8341aa819a39ab8d4677457c79c81f521f3a94 Successfully built chainercv Installing collected packages: chainercv Successfully installed chainercv-0.13.1

それでは,先程のセルの実行によって環境のセットアップが成功したことを以下のセルを実行して確認しましょう.


Platform: Linux-4.14.137+-x86_64-with-Ubuntu-18.04-bionic Chainer: 6.5.0 ChainerX: Not Available NumPy: 1.17.4 CuPy: CuPy Version : 6.5.0 CUDA Root : /usr/local/cuda CUDA Build Version : 10000 CUDA Driver Version : 10010 CUDA Runtime Version : 10000 cuDNN Build Version : 7603 cuDNN Version : 7603 NCCL Build Version : 2402 NCCL Runtime Version : 2402 iDeep: 2.0.0.post3 ChainerCV: 0.13.1 matplotlib: 3.1.1

物体検出(Object detection)

物体検出(object detection)は,Computer Visionの応用分野で現在も活発に研究が行われているタスクの一つで,自動運転やロボティクスなど幅広い領域で重要な役割を果たす技術です.Semantic Segmentationと違い,物体の形(輪郭)までは認識しませんが,物の種類と位置を,物体ごとに個別に出力します.

「物の種類」をクラスと呼ぶとき,そのクラスに属する個別の物体をインスタンスと呼ぶことができます.すると,犬が2匹写っている写真があるとき,それは「犬」というクラスに属しているインスタンスが2個ある,という状態だと言えます.つまり,この前の章で学習したSemantic Segmentationというタスクではインスタンスごとに領域が区別されて出力されるわけではなかった一方で,**物体検出の出力はインスタンスごとになる(インスタンスごとに別々のbboxが出力される)**という違いがあります.こういった出力の形を "instance-wise" という言葉で表現する場合もあります.

ニューラルネットワークを用いた物体検出手法は,R-CNNという2014年に発表された手法を皮切りに,様々な改善手法が提案されてきました.まず一つの流れとして,R-CNN, Fast R-CNN, そしてFaster R-CNNという物体検出手法は,はじめに物体の候補を推定し,次に各候補毎に物体のクラスや位置を詳細に推定します.これはtwo stageタイプと呼ばれています.

それに対して,同じくCNNをベースとはしているものの,single stageタイプと呼ばれている手法があります.SSDYOLOYOLOv2YOLOv3などがsingle stageタイプとしてよく知られています.これらは物体の候補を生成せず.直接各物体のクラスと位置を推定します.一般的にsingle stageタイプの方がtwo stageタイプよりも処理速度は高速である一方,精度が低いと言われています.ただし,最近はこれらの手法の境界は曖昧になり,性能差もほとんどなくなってきています.

ここでは,single stageタイプの物体検出手法の一つ,SSDを使って,細胞画像から三種類の細胞の位置と種類を抽出するタスクに挑戦します.

データセットの準備

データセットダウンロード

まずはBCCD Datasetという,血液の顕微鏡画像のデータセットを用意します.このデータセットには,364枚の画像と,その画像それぞれに対応したファイル名のXMLファイルが含まれています.XMLファイルには,対応する画像中に登場したRBC, WBC, Plateletの3つのいずれかの細胞を囲むBounding boxの座標情報が格納されています.一つの画像中に複数の細胞が含まれている場合があるため,XMLファイルには複数の細胞についての記載が含まれる場合があります.

BCCD Datasetは広く物体検出の研究に用いられているようなベンチマークデータセットに比べると非常に小規模であり,Github上で配布されています.以下のセルを実行してまずはデータセットをダウンロードしてみましょう.


Cloning into 'BCCD_Dataset'... remote: Enumerating objects: 786, done. remote: Total 786 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 786 Receiving objects: 100% (786/786), 7.34 MiB | 23.63 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (375/375), done.

ダウンロードが完了したら,BCCD_Datasetディレクトリ以下のファイル構成を見てみましょう.このデータセットは,以下のようなファイル構成で配布されています.

この構成は,長年物体検出の標準的ベンチマークデータセットとして用いられてきたPascal VOCデータセットの形式に沿ったものとなっています.そのため,ChainerCVが用意しているPascal VOCデータセットを容易に扱えるようにするクラスをほとんどそのまま流用することが可能です.

実際には他にもディレクトリがありますが,今回用いるのは上記のファイルツリーに含まれているものだけとなります.それぞれのディレクトリに含まれているものを説明します.

  • Annotationsディレクトリ:Pascal VOCデータセットと同様の形式で細胞画像それぞれに対してどの位置に何があるかという正解情報が格納されています.正解情報はXMLファイルとして格納されており,画像ファイルとの対応がわかりやすいように拡張子を除いて同一のファイル名で保存されています.
  • **ImageSetsディレクトリ:**学習用データセット(train)・検証用データセット(val)・テスト用データセット(test)のそれぞれに用いる画像のリストが記されたテキストファイルが入っています.これらのリストに従って,データセットを三分割し,それぞれtrain.txtにリストアップされた画像を学習に,val.txtにリストアップされた画像を検証(学習中に汎化性能を大雑把に調べるために使うデータセットスプリット)に,test.txtにリストアップされた画像を学習終了後の最終的な性能評価に用います.
  • **JPEGImagesディレクトリ:**このデータセットに含まれるすべての画像データが入っています.

データセットオブジェクト作成

ChainerCVにはPascal VOCデータセットを簡単に読み込むための便利なクラスが用意されています.これを継承し,_get_annotationsメソッドをオーバーライドして,今回使用するデータセットを読み込み可能にします.変更が必要な行は1行だけです.こちらから該当するコード(_get_annotationsメソッドの部分)をコピーしてきて,以下の変更を行い,VOCBboxDatasetを継承するBCCDDatasetクラスのメソッドとして追加してみましょう. (以下はdiff形式とよばれ,-でははじまる行を削除し,+で始まる行を追加するという意味です)

- label.append(voc_utils.voc_bbox_label_names.index(name))
+ label.append(bccd_labels.index(name))

さて,これで学習や検証,テストなどにデータセットを用いるためのデータ読み込み等を行うクラスを準備することができました.さっそくこのクラスを用いて学習・検証・テスト用のデータセットオブジェクトを作成してみましょう.


/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/chainercv/datasets/voc/voc_bbox_dataset.py:63: UserWarning: please pick split from 'train', 'trainval', 'val'for 2012 dataset. For 2007 dataset, you can pick 'test' in addition to the above mentioned splits. 'please pick split from 'train', 'trainval', 'val''

ここで警告が表示されるかもしれませんが,特に気にしなくても大丈夫です.本来Pascal VOCデータセットだけに特化して作られたクラスをBCCD Datasetに使っているため出ているものです.

さて,3つのデータセットオブジェクトを作成することができました.それぞれの大きさ(いくつのデータが含まれているか)を確認してみましょう.


Number of images in "train" dataset: 205 Number of images in "valid" dataset: 87 Number of images in "test" dataset: 72

では,train_datasetの1つ目のデータにアクセスしてみましょう.


さて,train_datasetVOCBboxDatasetを継承したBCCDDatasetクラスのオブジェクトでした.そのため,上でオーバーライドした_get_annotationsメソッド以外は,VOCBboxDatasetクラスが提供する機能を継承しているはずです.どのような機能が提供されているのか,VOCBboxDatasetクラスのドキュメントを見て確認してみましょう:VOCBboxDataset

以下のような表が記載されています.このデータセットは,それぞれの要素に以下のようなものを持つリストのようになっています.

nameshapedtypeformat
img(3,H,W)float32RGB, [0,255]
bbox(R,4)float32(ymin,xmin,ymax,xmax)
label(R,)int32[0,#fg_class−1]
difficult (optional)*(R,)bool
  • #fg_classはforeground(前景)のクラス数
  • difficultは return_difficult = True のときのみ有効

ただし,今回データセットオブジェクトを作成する際にreturn_difficultオプションを明示的にTrueと指定していないので,デフォルト値のFalseが使われています.そのため上の表の最後の行にあるdifficultという要素は返ってきません.

今回作成した3つのデータセットオブジェクトはすべて,それぞれの要素が(画像データ, 正解のbboxリスト, 各bboxごとのクラス)という3つの配列となっています.


3

確かに,要素数は3でした.では,画像データを取り出して,そのshapeとdtypeを見てみます.


(3, 480, 640) float32

確かに,(3=チャンネル数, H=高さ, W=幅)という形になっており,またデータ型はfloat32になっています.上の表にあったとおりでした.ではbboxはどのような形式になっているのでしょうか.中身と,そのshapeを表示して見てみます.


[[314. 67. 479. 285.] [360. 345. 453. 445.] [178. 52. 298. 145.] [399. 448. 479. 535.] [131. 460. 211. 547.] [294. 453. 374. 540.] [282. 416. 382. 507.] [341. 277. 450. 368.] [ 61. 544. 158. 635.] [ 90. 484. 187. 575.] [170. 375. 252. 437.] [176. 328. 270. 394.] [ 58. 290. 167. 406.] [ 0. 298. 67. 403.] [ 25. 345. 137. 448.] [ 0. 133. 94. 240.] [ 37. 0. 163. 97.] [159. 164. 263. 256.] [208. 463. 318. 565.]] (19, 4)

19個のbboxの情報が並んでおり,ひとつひとつは(y_min, x_min, y_max, x_max)という4つの数字で表されています.この4つの数字はbboxの左上と右下の画像座標値(画像平面上の位置)を表しています.

画像内に登場している物体のそれぞれについて,この4つの数字を出力するというのが物体検出の一つの目的となります.ただし,それだけでなく,それぞれのbboxがどのクラスに属しているか(そのbboxの内部にある物体の種類)も出力する必要があります.これについての正解情報が,最後の要素に入っています.これを表示してみます.


[1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] (19,)

19個の数字が入っていました.これはそれぞれ,上で表示してみたbbox(first_datum[1])に順番に対応しており,それぞれのbboxがどのクラスに属する物体か(0: RBC, 1: WBC, 2: Platelet)を表しています.

ではこの節の最後に,これら3つの要素で一括りとされているデータセット中の1つのデータを,可視化して確認してみます. trainデータセットから取り出した画像一つと,それに対応するbbox,それぞれのクラスラベルを取り出し,ChainerCVが用意している可視化用の便利な関数を使って,画像を表示した上でそこにbounding boxと対応するクラスの名前を重ねて表示してみます.


png

Single Shot Multibox Detector (SSD)

データの準備が完了しました.

次に今回訓練するモデルについて簡単に説明します.今回は,Single Shot MultiBox Detector (SSD)という手法を使います.

SSDは前述のようにsingle stageタイプと呼ばれる物体検出手法の一種で,まずVGGやResNetのような画像分類で大きな成果をあげたネットワーク構造を用いて画像から特徴マップを抽出します.そして特徴マップの位置毎に候補を用意します(SSD論文ではdefault boxと呼ばれていますが,anchorという呼び方がより一般的に用いられています).各候補領域は異なる形(正方形,縦長,横長,それらの違うサイズなど),例えば特徴マップの(x=0, y=0)の位置に16x16の候補,16x12の候補,12x16の候補を用意します. そして正解と最もあっている候補を求め,その正解のbounding boxから候補がどの程度ずれているかを計算し,このずれを最小化するように学習します.これと同時にそれぞれその領域内部に写っているものがどのクラスに属しているかも予測させ,この間違いも少なくするよう学習を行います.どの正解とも一致しなかった候補は何もその位置にはなかったということを予測できるようにします.この処理について詳しく知りたい方は元論文を参照してください.

一方,two stageタイプの手法,例えばFaster R-CNNでは,抽出された特徴マップに対してさらに別のネットワークが物体の候補領域(region proposal)を予測し,その結果を使って候補領域ごとの特徴ベクトルを作成し(RoI poolingと呼ばれる計算が用いられます),それらをクラス分類問題と候補領域の位置・大きさに対する修正量を求める回帰問題を解くための2つの異なる小さなネットワークにさらに渡す,という構造をとります.

このため,一般にsingle stageタイプのネットワークの方が高速であると言われます.一方,two stageタイプのものの方が精度は高い,と言われます.このようなトレードオフについては,様々な物体検出手法を比較調査した論文(Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors)より,以下の図がしばしば参照されます.

予測精度と実行速度の関係

さて,今回用いるSSDという手法のネットワークアーキテクチャは,以下のような形をしています(SSD論文のFig. 2より引用).

SSDのネットワーク構造

特徴抽出を行うVGG-16ネットワークは,多くの畳み込み層を積み重ねて構成されており,いくつかの畳込み層をまとめたブロックごとにプーリング処理が適用されることで特徴マップの解像度を下げ,層が積み重なるにつれてより抽象的な表現が獲得されるように設計されています.そこで,データがそれぞれのブロックを通過した時点での中間出力を保持しておき,最後に複数の異なる深さから取り出された中間出力(異なる大きさの特徴マップ)を合わせて活用することで,複数スケールの考慮を可能にしている点が,SSDの特徴となっています.

モデルの定義

SSDのネットワーク部分の実装は,ChainerCVが提供してくれています.ChainerCVのchainercv.links.SSD300 というクラスは,縦横が300ピクセルの画像を入力にとるSSDのモデルを表していて,デフォルトで特徴抽出器にはVGG16という16層のネットワーク構造が用いられます.

学習に必要なロス関数を計算するクラスを用意しましょう.

以下に定義するクラスは,まずSSDモデルのオブジェクトと,ロス計算のためのハイパーパラメータである alphak をコンストラクタで受け取っています.alpha は,位置の予測に対する誤差とクラスの予測に対する誤差それぞれの間の重み付けを行う係数です.k は hard negative mining のためのパラメータです.学習時,一つの正解bounding boxに対して,モデルは最低一つの近しい(positiveな)予測と,多くの間違った(negativeな)予測を出力します.この多くの間違った予測をconfidence score(モデルがどの程度確信を持ってその予測を出力しているかを表す値)によってソートした上で,上から positive : negative が 1:k になるように negative サンプルを選択し,ロスの計算に使用します.このバランスを決めているのが k というパラメータで,上記論文中では k=3k = 3 とされているため,ここでもデフォルトで3を使っています.

forward メソッドでは,入力画像と正解の位置・ラベルのリストを受け取って,実際にロスの計算を行っています.物体検出は,物体のlocalization(位置の予測)とclassification(種類(=クラス)の予測)の二つの問題を同時に解きますが,SSDでは,localization lossとclassification lossを別々に計算します.


Downloading ... From: https://chainercv-models.preferred.jp/ssd_vgg16_imagenet_converted_2017_06_09.npz To: /root/.chainer/dataset/_dl_cache/b4130ae0aa259c095b50ff95d81c32ee % Total Recv Speed Time left 100 76MiB 76MiB 3745KiB/s 0:00:00

上のセルを実行すると,自動的にImageNet-1Kデータセット(画像分類の大規模データセット)でVGG16というネットワークを訓練した際の重み(pre-trained model)がダウンロードされると思います.

深層学習モデルの学習のためには一般的には大規模なデータセットが必要ですが,個々のタスクに応じて大量のデータを集めることが現実的に難しい場合があります.このような際,公開されている大規模な画像分類データセットで予めモデルを学習し(Pre-trained model),これを手元の規模の小さいデータセットで再学習させるFine-tuningと呼ばれる学習手法が有用です.大規模な画像分類データセットを用いることによって,Pre-trained modelは既に現実世界にある多様な画像特徴の大部分を抽出する能力を得ていることが期待されるため,同様のタスクあるいはデータセットであれば,少ない学習であっても高い精度が得られる可能性があります.

ChainerCVではいくつかのpre-trained modelを非常に簡単に使い始めることができるような形で提供しています.こちらに色々なpre-trained modelが一覧されています:Pretrained Models

Data augmentationの実装

深層学習においては大量のデータを用意できるかどうかがモデルの汎化性能に大きな影響を与えます.**データを擬似的に増やすようにデータの意味を変えずに様々な変換を画像とそれに付随するラベルに適用するテクニック(data augmentation)**は,学習用データを水増しできる手法です.

以下に,学習データセット内のデータ点のそれぞれに適用したい変換処理を記述したクラスを定義しておきます.行われる変換は__call__メソッド内に記述されている5つとなります.例えば画像の意味を大きくかえない範囲で色を変えたり,水平方向に反転させたり,拡大,縮小したりします.それらの際には正解ラベルも適切に変換する必要があることに注意してください.例えば、水平方向に反転させる場合は,正解ラベルも水平方向に反転させたものを正解とします.また,画像の一部分をマスクし、隠すことも有効な手法です.これにより認識の際,一つの情報だけに依存せず様々な情報に基づいて認識できるようになります.

以下のセルを実行しましょう.


学習の開始

以下では,Chainerが用意するデータセットクラスの一つ,TransformDatasetを使って,直前に定義した変換Transformをデータ毎に適用するようにします.

基本的な流れはすでに学んだ画像分類やセグメンテーションなどを行うネットワークの訓練の仕方と多くが共通しているため,詳しい説明はここでは割愛します.

まずは必要なモジュール類をインポートしておきます.ここではChainerCVが提供しているSSD300を学習するニューラルネットワークに採用し,その実装を利用することにします.


次に,以下の設定項目をあとから変更が容易なように,ここで変数に代入しておきます.

  • バッチサイズ
  • 使用するGPUのID
  • 結果の出力ディレクトリ名
  • 学習率の初期値
  • 学習を行うエポック数

次に,データセットクラスやイテレータを作成します.こちらはすでに学んだ画像分類の場合などと同様です.データセットから取り出されるデータ点は,それぞれ事前に定義しておいたTransformクラスで定義した変換処理にて変換されます.


次にOptimizerを作成します.今回はMomentum SGDという手法を用いてモデルのパラメータの最適化を行います.その際に,モデルの中にある線形変換が持つバイアスのパラメータに対しては勾配が2倍の大きさになるようにupdate_ruleに対してフックを設定します.また,バイアスパラメータの場合にはweight decayは行わず,バイアスパラメータ以外のパラメータに対してはweight decayを行うように設定しています.これらは学習の安定化などのためにしばしば用いられるテクニックです.


次にUpdaterのオブジェクトを作成します.今回はUpdaterに最もシンプルなStandardUpdaterを用いました.CPUもしくはシングルGPUを用いて学習を行う際には,このUpdaterを使います.


最後に,Trainerオブジェクトを作成します.


Trainer Extensionの追加などは以前の章で説明したものから目新しいものはありませんが,以下のExponentialShiftを使った学習率の減衰については,ManualScheduleTriggerという新しい減衰のタイミングの指定方法が使われています.これはシンプルに,[200, 250]などのようにそのExtentionを起動したいタイミングを表す数字が並んだリストと,その単位(ここではepoch)を渡すと,指定されたタイミングのみでそのExtensionが発動するというものです.以下のコードでは,lr_decay_timingに上で[200, 250]を代入していますので,200エポックと250エポックの時点でExponentialShiftが発動し,学習率をlr_decay_rate倍,つまり上で設定したように,0.10.1倍するというものになっています.


評価指標

物体検出では,モデルが「検出」と判断したbbox(一定以上のconfidenceが与えられたbbox)が,実際に正解のbboxとIoU > 0.5以上になっている場合をTrue Positiveとして,**平均適合率(Average precision; AP)**を用いて評価を行うのが一般的です.また,これをクラスごとに算出していき全体で平均をとったMean average precision(mAP)も用いられます.IoUについては,前章のSemantic Segmentationについての解説の中で説明していますが,物体検出におけるIoUも同様で,予測した矩形と正解の矩形のいずれかまたは両方が囲っている領域の大きさで共通して囲っている領域の大きさを割ったものを指します.

ChainerCVが提供するDetectionVOCEvaluatorというExtensionは,渡されたイテレータ(ここではvalidation datasetに対して作成したval_iterというイテレータ)を使って,各クラスごとのAPや全体のmAPを学習中に計算してくれます.ここでもこのExtensionを利用します.


では,その他のよく用いるExtensionを一通り追加しておきましょう.今回,学習の途中結果は10エポックごとに保存することにします.


さて,本来,ここで


と実行すれば,早速学習が始まるのですが,100分ほどの時間がかかってしまいます.そこで,まさにこのスクリプトを事前に実行し,290エポックまで学習した結果を保存しておきましたので,これを読みこんで,最後の10エポックだけ学習してみましょう.まず,290エポック時点までの学習途中のsnapshotをダウンロードします.


--2018-12-16 13:36:44-- https://github.com/japan-medical-ai/medical-ai-course-materials/releases/download/v0.1/detection_snapshot_epoch_290.npz Resolving github.com (github.com)... 140.82.118.3, 140.82.118.4 Connecting to github.com (github.com)|140.82.118.3|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 302 Found Location: https://github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws.com/153412006/8191fa00-e78e-11e8-8a9b-3b2647ec012b?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAIWNJYAX4CSVEH53A%2F20181216%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20181216T133644Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Signature=8db368451cd08ed3f63daaf1a71d6fc8e00d5e1d60c84eeee422ef7d79c57fe0&X-Amz-SignedHeaders=host&actor_id=0&response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3Ddetection_snapshot_epoch_290.npz&response-content-type=application%2Foctet-stream [following] --2018-12-16 13:36:44-- https://github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws.com/153412006/8191fa00-e78e-11e8-8a9b-3b2647ec012b?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAIWNJYAX4CSVEH53A%2F20181216%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20181216T133644Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Signature=8db368451cd08ed3f63daaf1a71d6fc8e00d5e1d60c84eeee422ef7d79c57fe0&X-Amz-SignedHeaders=host&actor_id=0&response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3Ddetection_snapshot_epoch_290.npz&response-content-type=application%2Foctet-stream Resolving github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws.com (github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws.com)... 52.216.136.83 Connecting to github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws.com (github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws.com)|52.216.136.83|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 179653491 (171M) [application/octet-stream] Saving to: ‘detection_snapshot_epoch_290.npz’

detection_snapshot_ 100%[===================>] 171.33M  23.7MB/s    in 11s     

2018-12-16 13:36:55 (16.1 MB/s) - ‘detection_snapshot_epoch_290.npz’ saved [179653491/179653491]

次に,このダウンロードしたdetection_snapshot_epoch_250.npzというファイルを先程作成したTrainerオブジェクトに読み込んでみましょう.


では,最後の10エポックだけ学習を行いましょう.以下のセルを実行して,少しだけ待ってください.


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