AutoML Vision Edge + ML Kit for Firebase ⇒ Kingyo Classification

2019年5月26日開催の「Firebase Meetup in Osaka #3 Google I/O Special」のLT資料です.

Transcript

1. Firebase Meetup in Osaka #3 LT AutoML Vision Edge + ML Kit for Firebase ⇒ Kingyo Classification 2019.5.26 CODE for YAMATOKORIYAMA Moonlight 明日香
2. 自己紹介 2 Facebook moonlight.aska Twitter @moonlight_aska Blog みらいテックラボ http://mirai-tec.hatenablog.com  鶴田 彰 (aska）  (昔の)得意分野 ： パターン認識(音声, 画像, etc) ユーザ適応(レコメンド, etc)  コミュニティ活動 ： GCPUG NARA Organizer CODE for YAMATOKORIYAMA NARA
3. Cloud AutoML Vision 3 https://www.slideshare.net/GoogleCloudPlatformJP/cloud-onair-automl-vision-20181129
4. AutoML Vision Edge 4  独自のデータでEdge用の画像認識モデルを作成できる.  プログラミングしなくても, シンプルなGUIで簡単に操作できる.  現在, 15node hours($4.95x15)の無料枠(モデル学習用)がある. 今年のGoogle Cloud Next ’19でAutoML Visionの拡張機能として発表された!!
5. AutoML Vision Edge
6. ML kit for Firebase モバイルアプリに機械学習を 組み込むためのSDK (Google I/O 2018でML Kitのβ版が発表) ML Kit for Fireabse TensorFlow Lite Android iOS
7. ML kitって何ができる?
8. ML kitの特徴  AndroidやiOS向けのアプリで簡単に強力な機械学 習機能を利用できる.  On-deviceとCloud-basedのAPIが用意されており, On-deviceの機能を利用する場合は, ネットワーク 接続なしに無償で利用できる.  独自のTensorFlow Liteモデルを利用でき, Firebaseを使ってアプリにデプロイできる. など・・・ [出典：欅坂46公式サイト オフィシャルレポート]
9. ここから少し金魚のはなし
10. 10 金魚の品種の見極めって意外と難しい 金魚のまちに住んでいるのに、品種がわからないなんて… まだまだ金魚をアピールできる余地がある 金魚愛[AI]育成プロジェクト 金魚の街「大和郡山市」
11. 11 2019.3.16 アイデア部門 金賞受賞!!
12. 今回は, Android端末で金魚を認識してみた!!
13. 金魚データセット 13 22種類 約940サンプル Data Augmentation 約10,000サンプルに水増し
14. 学習 14
15. 学習モデルのダウロード 15
16. サンプルプログラム 16 ML Kit for Firebaseのquickstart-androidを活用 https://github.com/firebase/quickstart-android/tree/master/mlkit [コード修正] apps/mlkit/java/custommodel/CustomImageClassifier.javaの以下3か所を修正. • モデルファイル指定箇所 • ラベルファイル • 画像サイズ 詳細は, ブログ「みらいテックラボ」みてください. http://mirai-tec.hatenablog.com/entry/2019/05/11/112205
17. 動作例 17
18. 今後やってくこと  イベントで収集した金魚画像データの活用  金魚関連情報の収集とデータベース化  Kingo AI Naviアプリ開発 金魚愛[AI]育成プロジェクト
19. 告知
20. 20 大和郡山市の金魚系統図 [大和郡山市HPより]
21. 21 Thank You!