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
   

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2. 自己紹介
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   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
   

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3. Cloud AutoML Vision
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   https://www.slideshare.net/GoogleCloudPlatformJP/cloud-onair-automl-vision-20181129
   

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4. AutoML Vision Edge
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    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!!
   

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5. AutoML Vision Edge
   

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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
   

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7. ML kitって何ができる?
   

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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]
   

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9. ここから少し金魚のはなし
   

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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」
    

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11. 11
    2019.3.16
    アイデア部門
    金賞受賞!!
    

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12. 今回は, Android端末で金魚を認識してみた!!
    

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13. 金魚データセット
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    22種類 約940サンプル
    Data Augmentation
    約10,000サンプルに水増し
    

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14. 学習
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15. 学習モデルのダウロード
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16. サンプルプログラム
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    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
    

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17. 動作例
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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
    

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19. 告知
    

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20. 20
    大和郡山市の金魚系統図
    [大和郡山市HPより]
    

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21. 21
    Thank You!
    

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