选自Medium
作者：David Lee
机器之心编译
编辑：魔王、杜伟
计算机视觉可以学习美式手语，进而帮助听力障碍群体吗？数据科学家 David Lee 用一个项目给出了答案。
如果听不到了，你会怎么办？如果只能用手语交流呢？
当对方无法理解你时，即使像订餐、讨论财务事项，甚至和朋友家人对话这样简单的事情也可能令你气馁。
对普通人而言轻轻松松的事情对于听障群体可能是很困难的，他们甚至还会因此遭到歧视。在很多场景下，他们无法获取合格的翻译服务，从而导致失业、社会隔绝和公共卫生问题。
为了让更多人听到听障群体的声音，数据科学家 David Lee 尝试利用数据科学项目来解决这一问题：
计算机视觉可以学习美式手语，进而帮助听力障碍群体吗？
如果通过机器学习应用可以精确地翻译美式手语，即使从最基础的字母表开始，我们也能向着为听力障碍群体提供更多的便利和教育资源前进一步。
数据和项目介绍
出于多种原因，David Lee 决定创建一个原始图像数据集。首先，基于移动设备或摄像头设置想要的环境，需要的分辨率一般是 720p 或 1080p。现有的几个数据集分辨率较低，而且很多不包括字母「J」和「Z」，因为这两个字母需要一些动作才能完成。
为此，David Lee 在社交平台上发送了手语图像数据收集请求，介绍了这个项目和如何提交手语图像的说明，希望借此提高大家的认识并收集数据。
项目地址：https://github.com/insigh1/GA_Data_Science_Capstone
数据变形和过采样
David Lee 为该项目收集了 720 张图片，其中还有几张是他自己的手部图像。由于这个数据集规模较小，于是 David 使用 labelImg 软件手动进行边界框标记，设置变换函数的概率以基于同一张图像创建多个实例，每个实例上的边界框有所不同。
下图展示了数据增强示例：
经过数据增强后，该数据集的规模从 720 张图像扩展到 18,000 张图像。
建模
David 选择使用 YOLOv5 进行建模。将数据集中 90% 的图像用作训练数据，10% 的图像用作验证集。使用迁移学习和 YOLOv5m 预训练权重训练 300 个 epoch。
在验证集上成功创建具备标签和预测置信度的新边界框。
由于损失值并未出现增长，表明模型未过拟合，因此该模型或许可以训练更多轮次。
模型最终获得了 85.27% 的 [email protected]:.95 分数。
图像推断测试
David 额外收集了他儿子的手部图像数据作为测试集。事实上，还没有儿童手部图像用于训练该模型。理想情况下，再多几张图像有助于展示模型的性能，但这只是个开始。
26 个字母中，有 4 个没有预测结果（分别是 G、H、J 和 Z）。
四个没有得到准确预测：
  • D 被预测为 F；
  • E 被预测为 T；
  • P 被预测为 Q；
  • R 被预测为 U。
视频推断测试
‍即使只有几个手部图像用于训练，模型仍能在如此小的数据集上展现不错的性能，而且还能以一定的速度提供优秀的预测结果，这一结果表现出了很大的潜力。
更多数据有助于创建可在多种新环境中使用的模型。
如以上视频所示，即使字母有一部分出框了，模型仍能给出不错的预测结果。最令人惊讶的是，字母 J 和 Z 也得到了准确识别。
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‍其他测试
David 还执行了其他一些测试，例如：
左手手语测试
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几乎所有原始图像都显示的是右手，但 David 惊喜地发现数据增强在这里起到了作用，因为有 50% 的可能性是针对左手用户进行水平翻转。
‍儿童手语测试
‍David 儿子的手语数据未被用于训练集，但模型对此仍有不错的预测。
‍多实例
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尽管手语的使用和视频中有所不同，但这个示例表明当多个人出现在屏幕上时，模型可以分辨出不止一个手语实例。
模型局限性
David 发现，该模型还有一些地方有待改进。
距离
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许多原始图像是用手机拍摄的，手到摄像头的距离比较近，这对远距离推断有一定负面影响。
新环境‍
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这支视频来自于志愿者，未用于模型训练。尽管模型看到过很多字母，但对此的预测置信度较低，还有一些错误分类。
‍背景推断
该测试旨在验证不同的背景会影响模型的性能。
结论
这个项目表明：计算机视觉可用于帮助听力障碍群体获取更多便利和教育资源！
该模型在仅使用小型数据集的情况下仍能取得不错的性能。即使对于不同环境中的不同手部，模型也能实现良好的检测结果。而且一些局限性是可以通过更多训练数据得到解决的。经过调整和数据集的扩大，该模型或许可以扩展到美式手语字母表以外的场景。
资源‍
  • Yolov5 GitHub 项目：https://github.com/ultralytics/yolov5
  • Yolov5 requirements：https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/requirements.txt
  • Cudnn 安装指南：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html
  • OpenCV 安装指南：https://www.codegrepper.com/code-examples/python/how+to+install+opencv+in+python+3.8
  • Roboflow 增强流程：https://docs.roboflow.com/image-transformations/image-augmentation
  • 常用图像数据增强技术综述论文：https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-019-0197-0#Sec3
  • Pillow 库：https://pillow.readthedocs.io/en/latest/handbook/index.html
  • labelImg：https://github.com/tzutalin/labelImg
  • Albumentations 库：https://github.com/albumentations-team/albumentations
原文链接：https://daviddaeshinlee.medium.com/using-computer-vision-in-helping-the-deaf-and-hard-of-hearing-communities-with-yolov5-7d764c2eb614
Amazon SageMaker实战教程（视频回顾）
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。
10月15日-10月22日，机器之心联合AWS举办3次线上分享，全程回顾如下：
第一讲：Amazon SageMaker Studio详解
黄德滨（AWS资深解决方案架构师）主要介绍了Amazon SageMaker的相关组件，如studio、autopilot等，并通过在线演示展示这些核心组件对AI模型开发效率的提升。
视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715443e4b005221d8ea8e3
第二讲：使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」
刘俊逸（AWS应用科学家）主要介绍了情感分析任务背景、使用Amazon SageMaker进行基于Bert的情感分析模型训练、利用AWS数字资产盘活解决方案进行基于容器的模型部署。
视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715d38e4b0e95a89c1713f
第三讲：DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践
张建（AWS上海人工智能研究院资深数据科学家）主要介绍了图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断。
视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715d6fe4b005221d8eac5d
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