ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – コケ植物の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「アサイトゴケ」、「エゾミズゼニゴケ」、「オオギボウシゴケモドキ」、「ツチノウエノコゴケ」、「ヤノウエノアカゴケ」が追加されました。41500枚だったTrainのデータ数は、45900枚になっています。そしていつものように、TensorFlow.jsも最新のバージョンにしています。

今回のバージョンはかなり前に学習自体は終わっていたのですが、この不具合でNNのモデルのTensorFlow.js用への変換ができずに、ずっとほったらかしになっていました。手元のWindowsでだめで、AWS EC2のG5gのUbuntu 22.04でもだめで、まあその内直るだろうからと思っていたのですがぜんぜん直らないし、仕方ないので最近になって、さくらのクラウドのUbuntu 22.04に持って行ってようやく変換できました。これ、かなり以前から多くの人が報告しているのに、なんで直らないんですかね？ ちょっと不思議です。

それから、これもまたもうかなり以前の話になるのですが、「自然散策が楽しくなる！ コケ図鑑」という本を買って眺めていて、その中の今回新しくカテゴリを切ったエゾミズゼニゴケのページを見た瞬間、「あっ、これはたぶんやらかしてる」ってなりました…(泣) ごめんなさい、今までホソバミズゼニゴケとしていたデータの半分以上が、エゾミズゼニゴケで間違いないと思います。少し言い訳させていただくと、最初の最初からずっとおかしいとは思っていて、ナニゴケにホソバミズゼニゴケのカテゴリができるのが遅くなったのも、このあたりがはっきりしなかったからです。エゾミズゼニゴケの線も相当考えましたが、寒冷な地域のみに見られる(まあ平凡社には北海道～九州って書いてあるんですが…)レアな種なのかと思ってて、まあ生育環境の違いかなとしてしまっていました。個人的には、エゾミズゼニゴケはホソバミズゼニゴケより10倍ぐらい馴染みがあって(笑)、ネットに情報が少ないのが、本当に本当に謎です… ちなみに、「自然散策が楽しくなる！ コケ図鑑」は古木達郎・木口博史両先生のとても良い図鑑ですので、気になっていた方はぜひ購入を検討してみてください。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – コケ植物の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種の追加はありません。37500枚だったTrainのデータ数は、41500枚になっています。TensorFlow.jsのバージョンは、最新の4.3.0がdeprecatedとのことなので、4.2.0を使っています。今回から3.xではなく4.xになりましたが、ここは特に大きな変更ではなさそうです。

学習データ10万枚という目標にたいして、これでようやく四合目です。6年掛かりましたよ… 学習データを1割増やすのが、もうだいぶ大変になってきました(泣)。

最近、重い腰を上げて約10年ぶりにPCを新調したのですが、それに伴い、これからは機械学習をGPUではなくCPUで行うことにしました。学習時間は余分に掛かりますが、もうそれほど頻繁にすることでもないのでいいかなと… こまごまとしたメリットがいくつかあって、いろいろ気が楽になりました。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「シナチヂレゴケ」、「チヂレゴケ」、「ノミハニワゴケ」、「マユハケゴケ」、「ミカヅキゼニゴケ」が追加されました。36000枚だったTrainのデータ数は、37500枚になっています。また、前回「ナニゴケで判別することができる特定の種」を3%の確率で「このWEBアプリでは未分類の苔」として学習するようにしましたが、これを2%に下げました。3%は少しやりすぎだったような気がします。それから、活性化関数としてSwishを使用していた箇所を全てReLUに戻しました。なんとなく、Swishに替えたぐらいから私のiPhoneで固まることが増えたような気がするのでそうしました。そしていつものように、TensorFlow.jsも最新のバージョンにしています。

ここからは、今回新しくカテゴリを追加した「マユハケゴケ」について少し書いておきます。現時点で、マユハケゴケとラベルを付けた学習データはすべて、私がイクタマユハケゴケ/Campylopus gemmiaprusだと考えるものです。マユハケゴケ/Campylopus fragilisだと考えるものは1枚もありません。ナニゴケは平凡社の図鑑に準拠するとしていますので、それらをおそらく一番近縁だと思われるマユハケゴケとしました。それにしてもなんですね、ネットで調べてみても新種のイクタマユハケゴケの情報は見つからなくもないですが、マユハケゴケはぜんぜんですね。Illustrated Moss Flora of JapanのCampylopus fragilisを見ても葉先に歯があるとされているので、まあなんかそんな感じなのかもしれません。ちなみに、以前このブログでも紹介した「コケの国のふしぎ図鑑」のp.78のシシゴケの写真は、実際はイクタマユハケゴケだそうです。

苔をずっと追いかけていると、どうしても季節の変化に敏感になります。くそ暑い日が続きますが、もうあと2か月もすれば、ついこの前見なくなったなと思ったジョビちゃんが帰って来るかと思うと、時間の経つのが早すぎて…

[追記 2022/10/23]
私の自宅は、毎年ジョウビタキのなわばりの中になるのですが、今年は今日10月23日に帰ってきてくれました。去年は19日、一昨年は20日でしたので、少し遅めのご到着でした。まだ確定ではないのでしょうがたぶん今年も男の子で、これは毎年のことなのですが、オスメスで好みの場所に偏りがあったりするんでしょうかね？ 外を散歩している時は女の子にもよく出会うのですが… またしばらくの間、朝5:45(だったっけ？)にミニチュア自転車のブレーキ音に起こされる日々が始まります。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「キンシゴケ」、「ススキゴケ」、「ヒメタチゴケ」、「ヒメハイゴケ」、「ミヤマハイゴケ」が追加されました。32000枚だったTrainのデータ数は、36000枚になっています。TensorFlow.jsも最新のバージョンにしておきました。

今回は、それ以外にもいくつかの大きな変更を行いましたので、以下だらだらと書いていきます。

その1。今までは、全面1回、辺の長さ90%で中央1回、辺の長さ80%で一番左上、右上、左下、右下の4回の計6回のpredictの出力を平均して、それをユーザに見せていました。それを今回は、全面を何もしない、左右フリップ、90度回転、270度回転の4回、辺の長さ75%で一番左上、右上、左下、右下の4回、辺の長さ50%で一番左上、右上、左下、右下の4回の計12回としました。また、今までは出力を平均するときに、predictに使用した範囲の「面積(辺の長さ^2)の比」で加重平均していたのですが、これを「辺の長さ^1.5の比」で加重平均するようにしました。狭い範囲でpredictした結果を、今までよりは重視するということです。さらにここまでのことに関連して、predictの回数が増えて重くなったことを緩和するために、NNへの入力の解像度を268×268から236×236へと少し落としました。細部を見ないと判別するのが困難な蘚苔類で、入力の解像度を大きく下げるのは、基本的に私はとても危ないと思っているのですが、今回は、辺の長さ50%というかなり狭い範囲でのpredictを追加しましたので、実質的には今までと同じか、もしくは少ししっかりと細部を見るようになっていると思います。細かい話ですが、今回のこういった変更が可能なように、学習データを作る部分(もう一番分かりやすいところでは、写真の撮り方)でもいろいろ対応をしています。

その2。NNの入力直後の畳み込みを何回か重ねてからAverage Poolingで1/2にダウンサイズしていた箇所に並行して、先にAverage Poolingで1/2にダウンサイズしてから畳み込みを何回か重ねるパスも用意して、後ろで合流させるようにしました。高周波成分を少しとばしてから見てみることも必要かということで、ほんのりOctConv風味、1×1のConv/3×3のConv/2×2のSENet/1×1のSENetの一番真ん中を補完するイメージでもあります。上にも少し書きましたが、蘚苔類の画像分類はもうこれ以上は無いのではと思えるぐらいに、「テクスチャだけ見とけばいいんだよ」なタスクだと私は感じていますが、それはロスなどの数字を改善することだけを目的とした場合に顕著なだけで、実際にユーザが使ってくれる時のことを考えると話はそこまで単純ではありません。ナニゴケみたいなサービスは、「正解したら100点、不正解なら0点」ってことはなく、判別を間違えた時も、その後、ユーザが図鑑を見たりとか他の人に聞いたりとかアクションがあって、そのアクションに良い影響のあるアウトプットをしないといけないと思います。ところが、ナニゴケの間違え方を見ていると、「本当に本当にテクスチャだけしか見てないのね…」って言いたくなるようなことが多くて、これは一般的な人間の感覚とはかなり異なるので、ユーザからナニゴケが間違った理由を推測しづらい。そして、結果的にそれは使いにくいってことになると思います。と言った考えがあるので、数字が悪くならない限り使いたいと思っていたネットワークの構成の変更だったのですが、パラメータが増えたからかなんなのか、数字も少し良くなりましたので迷わず採用しました。また、これに関連して、Data Augmentationで少しぼかしを掛けるようにしました。これはもっと早くやっとけば良かった… なぜだか少し重すぎるような気がしていたのですが、当然ながら別にいうほどではなかったです。

その3。NNの学習時に、今現在119ある「ナニゴケで判別することができる特定の種」を、3%の確率で「このWEBアプリでは未分類の苔」として学習することにしました。ユーザが実際にナニゴケを使ってくれた時に、かなりの確率でそれはナニゴケでは判別できない種であることがあるはずなのですが、今までのNNでは、なかなか「このWEBアプリでは未分類の苔」とは答えてくれなかったので、こういう対応になりました。今までもこの問題はかなり気にしていて、もっと小手先の対策をいくつかしていたのですが、それぞれ、改善する程度が小さすぎる、もしくは別の弊害があるなどと思ったので、もう少し真面目にと(「真面目に」って言って嘘を教えるのですが…(笑))、こういう対策になりました。自分自身でも実際にナニゴケを使ってみて、今後はまた、3%という数字を変更していく可能性があります。

その4。学習時の最適化方法として、SGDなSAM(Sharpness-Aware Minimization)を使用しました。そして、劇的に数字が良くなりました(スゴイ！)。ここ最近は、手元のデータに対するロスがもうそれほど大きくはなかったので、あんまり真剣にこの辺りを探ったりはしていなかったのですが、こいつは大きかった… 今後、ナニゴケを続ける中で、学習方法に関するこれ以上おいしい知見が降ってくることはもう無いでしょう。これにて終了って感じです。ASAM(Adaptive Sharpness-Aware Minimization)も試してみましたが、SAMをはっきり超えるハイパーパラメータが見つかりませんでした。でも、もういいです(笑)。

同じようなことを繰り返し繰り返し書くことがこのブログでは本当に多いのですが、学習データを充実させる以外にできることは、もう本当にほとんど無くなったような気がします。仕方ありませんので、バカは無駄に頭を使わずに、二本付いている足で外を歩いてきたいと思います。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「オオカサゴケ」、「オオサナダゴケモドキ」、「カラヤスデゴケ」が追加されました。29200枚だったTrainのデータ数は、32000枚になっています。ネットワークの構造は特に大きな変更はありません。その他についても学習データの作り方を微調整した程度です。例によってTensorFlow.jsは最新のバージョンにしておきました。

ナニゴケを始めた時に最終的な目標は、「判別できる種の数200・Trainに使用したデータ100,000枚」と書きました。この目標設定はなかなか適切だったのではと思っているのですが、それからするとデータ数的に今回のアップデートで三合目を超えたことになります。ここまでナニゴケのためにもろもろトータルで3000時間(！)ぐらい費やしたんじゃないかと思うのですが、ここから7000時間も掛かるとは思いませんので、1日2時間ペースでやれば10年以内には終わるかな…(泣)

来年は、苔を探しに日本全国いろいろなところに行く予定にしています。お金も少し掛かってしまいますが、どうせいつか行くならできるだけ早く行ってしまった方がいい。ナニゴケをリリースしてからだけでも、もう2年半も経ったのですが、未だにスタートラインにつけていないような奇妙な感覚がなぜだかずっと無くならず、せめてそれだけは自分の中から早く消してしまいたいなあと思っています。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「スズゴケ」、「ホソオカムラゴケ」、「ミズシダゴケ」、「ヤマトフタマタゴケ」が追加されました。26900枚だったTrainのデータ数は、29200枚になっています。ネットワークの構造などは特に大きな変更はありませんが、今回はデータ拡張をめいいっぱい丁寧にやるようにしてみました(とは言え、元々かなり作りこんでいたので、これでどうということもあまり無いと思いますが…)。そして、例によってTensorFlow.jsも最新のバージョンにしています。

コロナが落ち着いたら、日本各地に苔旅行に行きたいな…

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「アツバチョウチンゴケ」、「コゴメゴケ」、「ジンガサゴケ」、「ツクシナギゴケモドキ」が追加されました。24300枚だったTrainのデータ数は、26900枚になっています。ネットワークの構造は、ReLUを使用していた箇所をすべてSwishに変更してみました。とりあえず、悪くなってはないかな？ そして、TensorFlow.jsは最新の3系にバージョンを上げました。動かなくなったりしないか少し心配したのですが、特に問題無さそうです。

いろいろあって、SONYのα6400と18135(と70350)を買ってしまいました。今までとは少しテイストの違う写真が撮れそうなので、期待しています。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「キャラハゴケ」、「コツクシサワゴケ」、「トサホラゴケモドキ」、「ノコギリコオイゴケ」、「ホソバミズゼニゴケ」が追加されました。21300枚だったTrainのデータ数は、24300枚になっています。また、前回のバージョンでは選択範囲の中央を中心とした計2回のpredictを行っていましたが、今回は中心もずらしつつ計6回のpredictを行うようにしました。以前にも書きましたが、ナニゴケでは2×2のSENetを使用していてそれのことがあるので、predictする範囲の中心をずらすのは、結構良いのではと考えています。ただし、predictの回数が大幅に増えたので、代わりにNNのサイズは少し小さくしてあります。トータルではかなり重くなっていますが、できるだけ一発で良い判別ができたほうが、結果的にユーザにとっては速いと思うので、これでいいと思います。また、predictの回数が増えたので、断定的なことを言いにくくもなって、これも望ましい動作だと思います。そしていつものように、TensorFlow.jsも最新のバージョンに上げておきました。

年越して1月も終わろうかという時に言うことではないのですが、「この秋は本当に本当にやってやる」と思ってたんですよ… でも、最初の方は暑いし、最後の方は寒いし、冷蔵庫にはビールが入ってるしで(笑)、なかなか目一杯で頑張れませんでした。うーん、これ終わらないですね… 次回のアップデートは、5月6月の苔シーズンの直前を予定しています。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種の追加はありません。20700枚だったTrainのデータ数は、21300枚に、ネットワークの構造は、少し気になっていたところがいくつかあったのでそれを修正しました。いつも通り、TensorFlow.jsのバージョンも上げてます。

最初のリリース時から、「学習データの拡充」と「学習方法の改良」の両方を行ってきたわけですが、その内、より多くの労力が掛かったのは、断然、前者の方ですが、実際に精度を上げたのはどちらかといえば後者だったのではと考えています(今思うと、最初の方のバージョンはちょっと雑過ぎたかも(笑))。ところが、気づけば今や、手元のデータに対してのロスはいくらも無くなってしまい、もはや、コードを書いて何とかできる余地はほとんどありません。ここから先は、基本的に「学習データの拡充」のみで精度を上げていかないといけないのかと思うと、だいぶ頭が痛いです… まあ、もう少し涼しくなったらたぶん本気出します。それまではアニメとビールの毎日かな… 次回のアップデートは、かなり先になる予定にしています。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「アオハイゴケ」、「アズマゼニゴケ」、「ヒメコクサゴケ」が追加されました。また、19600枚だったTrainのデータ数は、20700枚になっています。ネットワークの構造は、実質的に変更なし。TensorFlow.jsは、最新のバージョンに上げておきました。

ナニゴケ始めて1年が経過しましたが、さすがに一番最初のリリース時と比べると、手元の数字などは段違いに良くなっています。そろそろ少しぐらいは信じてもらっても良いかもしれません(笑)。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別するWEBアプリ
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「アカイチイゴケ」、「コモチフタマタゴケ」、「ジャバウルシゴケ」、「トサカホウオウゴケ」、「ナガサキホウオウゴケ」、「ナメリチョウチンゴケ」が追加されました。また、16400枚だったTrainのデータ数は、19600枚になっています。ネットワークの構造は、微調整程度の変更。TensorFlow.jsのバージョンは、最新の2系にしました(どう変わったのかはぜんぜん知らん(笑))。それから、学習データの水増しにおいての左右フリップを、20%だけ行うようにしました。これ、今まで私は絶対絶対絶対絶対やりたくなかったのですが、あまり自己満足だけを追い求めるのは、使ってくださる方たちに悪い気がして、今回少し妥協しました。でも、今後は少しずつ割合を減らしていって、いつかはまた0%に戻したいと思います(「じゃないとダメ」って苔が言ってるような気がする…)。ちなみに、詳しく調べたわけではありませんが、今回ロスがぐっと減ってて少しムカついています(笑)。

その他、今回はさまざまな細かい修正をいれているのですが、主なものだけ列挙しておくと、まず、iOSからファイルを読み込んだ時に画像が回転することがもともとあって、これは一応すでに対応済みだったのですが、最新のiOS(バージョン13.4から?)ではなにか変わったのでしょうか、また再発していたので、使っていたJavaScript Load Imageっていうライブラリを最新のものにして直しました(ただ、ちゃんと調べていないので、なにか勘違いしているかもしれません)。それから、判別結果に表示される種名はGoogleの検索ページへのリンクにしておきました。それから、PCやスマホの横向き画面では、5位まで表示していた判別結果を7位までとしました。さらにその表示形式の場合のみ、判別に掛かった時間を下に小さく表示するようにもしましたので、ちょっとしたベンチマークとしてお使いください。

1年ほど前ナニゴケを初めてリリースした時に、1年後の目標を「判別できる種の数120・Trainに使用したデータ20,000枚」と書きました。今回のバージョンがその課題の提出期限だと思い、ちょうど苔シーズンでもあるのでそれにも間に合わせたいと結構がんばったつもりです(ばたばたしていて、少し遅れましたが…)。でも、「Trainに使用したデータ20,000枚」はだいたい達成しましたが、「判別できる種の数120」にはぜんぜん届きませんでしたね。ごめんなさい。まあ少しだけ言い訳させてもらうと、やっぱり終盤のコロナが痛かった… 一番最後にバスに乗って苔の写真を撮りに行ったのは、去年の年末だったようで、その後は行動範囲が大幅に制限されてしまいました。今年に入ってから、私はまだ一度もタマゴケを見ていないのですが(！)、そんな春を過ごすことになるとは年始の頃には想像もできなかった… ただ、そのかわり徒歩圏内の身近な苔たちと向き合う良い時間になったのも事実です。半年前の自分が聞いたらびっくりしそうな、いくつもの発見がありました。探せばあるんですよ。ほんとにね…

一応、今回のアップデートで、いろいろ気になっていた細かい部分は作り終えました。気分的には、一段落です。ここから先は、もうただひたすらに学習データを増やしていくだけだと思っているので、やらないといけないことがはっきりしてずいぶんと気が楽になりました。

ナニゴケにはかなりの時間を割いてしまい、もうすでにCOSUMIに掛けた時間を超えちゃったんじゃないかと思っているのですが、なんか、やればやるほどゴールが遠くなるような感覚があって、じゃあなぜそうなるのかというと、自分で勝手にゴールを遠ざけているからなんですよね。一番最初に蘚苔類をやってみようと思いついた時(本当に遠い昔のことみたい…)に考えていたゴールは、もうとっくに通り過ぎているような気がします。別に自分が後ろに後退しているわけじゃない。まあ、いつか納得いくものができるんでしょうが、どうせならできるだけ早めのほうがいいなとは思います。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別します
https://www.nanigoke.net/

今回は、結構大きめのアップデートになっています。まず、判別可能な種に、「エダウロコゴケモドキ」、「クビレケビラゴケ」、「ケゼニゴケ」、「スギバゴケ」、「ヒメジャゴケ」、「リボンゴケ」が追加されました。また、12600枚だったTrainのデータ数は、16400枚になっています。さらに、ネットワークの構造もいくらか改良しました。その中で、特に性能の改善が著しかったのが、通常のSENetとは別に独立して、Average Poolingで1×1ではなく2×2にするSE-blockを用意して、それも併せて両方いっしょにメインの出力と掛け合わせるというやつで、これがかなり汎化性能を上げました。で、そのあたりを頼りに、パラメータ数が増える形でネットワークを大きくもしました。さらにPredictを全体で1回だけではなく、中央を中心とした少し狭い範囲での2回目も行い、2つの結果を平均したものを、判別結果として表示するようにもしました。そして、TensorFlow.jsのバージョンも上げました。

ということで、もろもろかなり良い改善になっていると思います。判別可能な種の数は、なかなか増やしていくことができなくてちょっと辛いのですが、データ数には少し余裕が出てきました。5月6月の苔シーズンまでには、何とかある程度納得いく形にしたいと、自分で言うのもなんですが、今、結構頑張っています。

私の住む所の周りでは、コバノチョウチンゴケがすでにかなり目立つようになりました。春はすぐそこですね。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別します
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「キヒシャクゴケ」、「シモフリゴケ」、「フジノマンネングサ」が追加されました。また、11100枚だったTrainのデータ数は、12600枚になっています。

先日、白駒の池にまた行ってきました。もう二度と行かなくてもいいようにと、かなり気合入れて向かったのですが、なにからなにまで、もうどこまでいっても終わりのない感じで、軽く絶望しながら戻ってきました。今更ながら、とんでもないこと始めちゃったかもしれない…(笑) まあ、ぼちぼちがんばります。

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別します
https://www.nanigoke.net/

今回は、判別可能な種に、「チャボヒラゴケ」と「ヒメシノブゴケ」が追加されました。また、10300枚だったTrainのデータ数は、11100枚になっています。TensorFlow.jsも最新のバージョンにアップデートしておきました。NNの構造などは、基本的に何も変えていません。

つい最近、世の中には「標本同定会」と呼ばれる、とっても素敵な催し物(笑)があることを知りました。ただ、夏休みの8月に開かれることが多いみたいで、うーん、また一年後ですね…

ナニゴケ作ったので、Web上の苔にまつわるもろもろを調べて、一度ブログ記事にしてみます。こういうのを書き残しておけば、何年か後に見返した時に役に立つだろうという当初の意図だったのですが、結果的には、ここにしか残らなそうな内容は特に含まれていません。

ナニゴケ – 苔の種類を判別します
https://www.nanigoke.net/

まず、Googleで「苔」という単語を検索した時の、検索結果件数(って言うのかな？)ですが、検索する条件などにもよるのでしょうが、私の環境では「約 38,500,000 件」となります。この数字の大きさを理解するために、私は反射的に「囲碁」という単語と比較してしまうのですが(笑)、そちらは「約 40,100,000 件」となり、まあだいたい似たような規模のワードようです。そして、検索結果の上位には苔の販売業者のサイトが多く並んでいて、これはちょっと「囲碁」とは様相が違いますね(こういう比べ方もなんですが、碁盤碁石を販売するサイトが上から並ぶことはないですからね)。分かりやすいところでは、楽天が5番目に私の環境では来ます。私は苔を自分で育てるということに興味が無い人ですし、ましてや買うとか発想にも無いですが、世の中的にはそんなものみたいです。こういうの、正直、私は最近まで知りませんでした。それにしても、上の方のサイトもそんなにリンクを集めている感じはないですね。「囲碁」だと日本棋院という強敵もいるのですが(笑)、そんなのも無いし、これは意外とスカスカかな？ なんとか一気にぶち抜きたいですね。そして、上位のサイト見ている限り、「苔」はけっこうしっかりと蘚苔類のことみたいです。

次に時系列で見るために、Google Trendsでも調べてみました。最初は「苔」。

まず気が付くのは、季節性があるということですね。ピークは5月6月みたいです(ナニゴケもう少し早くリリースしたかった…(笑))。そして、長いスパンで見ると、右肩上がりの傾向も見て取れます。「最近、若い女性に苔が人気で…」とか聞くと、「また言ってるよ」って正直思っていたのですが、どうやらまんざら嘘でもないようです。で、この最近の苔人気の中心は、苔テラリウムとか苔玉など、観賞用に少量の苔を屋内で育てたいという需要にある気がします。「苔 テラリウム」だとこんな感じ。

他の植物と同じく、苔を観察し愛でる人はいつの時代もどこの国にもいるし、日本だと庭など屋外で苔を積極的に育てるということは昔からあったと思いますが、「屋内」というのが新しいところでしょうか？ ちなみに、Google Trendsでの「苔」が蘚苔類のことなのかどうかは、当然のことながらかなり微妙です。

私も普段から、蘚苔類についてWebで調べることが多いですが、まあ嘘が多いです。「どんな分野でもそんなもの」って声が聞こえてきそうですが、かなりはっきりと相対的に不正確な情報が多いと感じています。理由はいくつか考えられるようにも思いますが、これといった説明を一言でするのはちょっと難しいですね。Googleの画像検索で〇〇ゴケを検索した時も、コンテンツの不正確さに、ウェブサイトの論理構造のまずさと、Googleのバカさ(笑)が相まって、かなり酷いことになってるんですが(でも、今見てみると以前よりだいぶましな気も…)、これがナニゴケを作ろうとした動機のひとつだったりもします。

そんな感じで、本当に役に立つサイトが少ないなと感じている私が、いつも勉強させていただいている、おすすめサイトをひとつ紹介します。

そよ風のなかで Part2
https://soyokaze2jp.blogspot.com/

おそらく中の人はごりごりの蘚苔類の専門家ではないはずですが、根拠のない断定とかするような方ではなく内容も信頼できますし、このブログが無かったら、ナニゴケももっと酷いものにしかならなかったと本当に思います。で、このブログの中の人、 左木山祝一さんが、つい最近、「コケの国のふしぎ図鑑」という書籍を出されました。たくさんお世話になったお礼に、私もできるだけ早く購入させていただきます。おまいらも買え！

次は蘚苔類の図鑑についてのブログ記事を書くかもしれないし、書かないかもしれないし、やっぱり書くかもしれない。

[追記 2020/4/13]
「コケの国のふしぎ図鑑」はあの後すぐに購入しましたが、とても良い本でしたよ。写真がどれもとても美しく、見開き2ページ使って1枚の写真という箇所が結構あるのですが、これはなかなか斬新ですね(写真は基本すべて大き目で、ジャゴケの雄器托は6cmぐらいある(笑))。他の方にも強くおすすめできますが、とはいえ包括的な蘚苔類の図鑑ではないですし、フィールドに持ち出すにもあまり向かないと思うので、そこはご注意ください。お酒でも飲みながら、ペラペラめくっていると楽しいと思います。

「そよ風のなかで」は、2014年7月からのページビューが現時点で467,358となっているのですが、これちょっと少なすぎじゃないでしょうか？(こんな素晴らしいサイトがなんで…) ナニゴケやる以上、平凡社の図鑑は10万しようが私は買わないわけにはいかないのですが、その理屈から言ったら「そよ風のなかで」にも同じかそれ以上のお金をお支払いしてもいいくらいで、本当に感謝の言葉もありません。この時代、学術的な図鑑はデジタルでないとさすがに使い勝手が悪いと、いつも強く感じています。スマホ・タブレット用のネイティブアプリで、だれか勝負する人いないのでしょうか？

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別します
https://www.nanigoke.net/

9400枚だったTrainのデータ数を10300枚に増やしました。それ以外は何も手を入れていませんあと、TensorFlow.jsのバージョンを上げました。

先日、自宅のすぐそばに、ものすごい「フロウソウ」スポットを見つけてびっくりしました。灯台下暗しとはまさにこのこと…

[追記 2019/8/3]
最終的にはデータを10万枚にするのが目標なので、だとしたらここが一合目ですかね。先は長いですが、必ず登り切りたいと思います。でも、8月は本当に外に出たくないよ。こんなことを言ってて、去年もこの時期の写真ほとんど撮れなかったのですが…

ナニゴケのNNを新しくしました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別します
https://www.nanigoke.net/

8400枚だったTrainのデータ数を9400枚に大急ぎで増やし、その他もろもろ細かい修正を入れて学習し直したので、精度が少し上がったと思います。

2週間後ぐらいまでにもう一度、ある程度しっかりした修正を行い、そこから先はゆっくりしたペースで、改良を続けたいと思います。使ってくれる方が少ない間に、目立つ欠点はさっさと直してしまいたい…

苔(コケ植物/蘚苔類)の種類を判別するWEBアプリを作ってみました。

ナニゴケ – 苔の種類を判別します
https://www.nanigoke.net/

かなり以前からずっと作ってたやつで、できることなら、もう少しまともなものができてからリリースしたかったのですが、それを言っていると、どこまでいっても、もう本当にきりがないので、ここらで一旦、区切りをつけて、一回、表に出したいと思います。

中身はTensorFlow.jsを使ったよくある画像分類で、学習データはすべて私がデジカメで撮った写真です。労力の8割以上(将来的にはおそらく9割以上になると思う)は、この学習データを用意するところに掛かっています。写真は全部で、約13,700枚撮りましたが、結局、実際に学習に回せたのは8,700枚ほど。ある程度正確にいこうとすると、まあこんなもんですね。特に、最初の頃撮っていた分が、かなりの量ゴミになりました。ただ、今はもう、学習データ作成のコツを掴んだというか、やり方が定まってきて、だいぶいい感じにいろんな作業ができるようになりました。

先ほど、一番最初に撮った写真のタイムスタンプを確認しましたが、2017年4月でした。てっきり、さらにもう1年前だったような気がしていたので、うまく言えませんが、なんかちょっとほっとしました。もちろん、それでも時間が掛かりすぎなのは間違いないのですが… 実は去年の今頃、白駒の池に泊りがけで行ってきたんですよ。このナニゴケの為だけに(笑)。あれから一年ですか… 本当になにをしていたんでしょうね？ ちなみに、もう一度今年中に白駒の池に行く予定にしてたりします。

スマホでもPCでもちゃんと動いてほしいと思っているこのWEBアプリですが、iOSはちょっと大き目なNNのモデル使うと、特に2回目以降のpredictでよく固まります。これはSafariだけではなく、Chromeでも同じなのでiOSの問題に思えるんですが、意外と情報少ないです(なんでなんだろう？)。ちゃんと動けばかなり速いので、逆に余計いらつくんですよね(笑)。以前、white shadeでも同じような感じだったのですが、あっちは今は大丈夫そうだし、よくわかりません。リリース直前になって、急遽かなりサイズの小さいモデルを作って、それを使うことにしたのですが、iOSの端末に全体の足を引っ張られるのはちょっとなんなので、もうiOSだけフォールバックさせるかもしれません。ちなみに、[ 設定 > Safari > 詳細 > Experimental Features > WebGL 2.0 ]がONになっていると、固まらなくなるような気がしますが、代わりにそこそこ遅くなります。Androidは、よくわかりません。安価で今どきな端末を、ひとつ買ったほうがいいかな？ とりあえず、アクセスログ見て適当に判断してみます。

肝心の判別精度は、正直、現時点ではちょっとあれなんですが、とりあえず1か月以内にある程度はなんとかします。そして、1年後までには、十分な実用性が出せるように、ちょっと真剣に頑張ってみたいと思います。今すぐに冬の写真を、というわけにもいかないので、1年ください。そしてそして、このナニゴケ、できれば自分の人生かけたライフワークにしたいと考えていて、せめて10年後には、本当に良いものにしたいと思っています。COSUMIはいつまで続けるのか、私自身もよく分かりませんが、こっちは最期の日まで止めるつもりはありません。今現在、「判別できる種の数78・Trainに使用したデータ8,400枚」なのですが、1年後の目標は、「判別できる種の数120・Trainに使用したデータ20,000枚」、最終的な目標は、「判別できる種の数200・Trainに使用したデータ100,000枚」、これでいきたいと思います。そこまでいったら、日本で撮影した蘚苔類の写真を世界で一番たくさん持っていることになりそうですね(笑)。今は何番目ぐらいなのでしょうか？

それにしても、ここ最近このWEBアプリに掛かりっきりで頑張っていたので、さすがにちょっと疲れました。机の上に散乱している大量の苔たちも、一度片付けたいと思います(笑)。何種類あるのかも、もうよくわからんけど、20はあるな… 顕微鏡の覗き過ぎで、目を悪くした気がして、とってもやな感じのこの頃です。

この文章を読んでくださっている方の大半は、おそらく苔なんて興味ないと思うのですが、苔はいいよ！ ぜひ、ナニゴケ使えるスマホを持って、家の周りの苔を探してみてください。私も実際に外で使ってみましたが、予想以上に面白かったです。

[追記 2019/7/3]
ナニゴケ作っている時に気づいたのですが、ブラウザによってNNの出力が結構変わってきますね。white shadeのレベル設定があれになるので、もう見なかったことに…(笑)