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「Kingyo AI Navi」アプリ / Kingyo AI Navi App

「Kingyo AI Navi」アプリ / Kingyo AI Navi App

2023年 5月14日開催の「【滋賀】GCPUG in Shiga #3 ~はじめてのAutoML・BigQuery」のLT資料です.

moonlight-aska

May 15, 2023
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Transcript

  1. 自己紹介 Facebook moonlight.aska Twitter @moonlight_aska Blog みらいテックラボ http://mirai-tec.hatenablog.com NARA ➢

    名前:鶴田 彰 ➢ 所属:エア・ウォーター株式会社 ➢ 資格:金魚マイスター(大和郡山市認定) ➢ 主なコミュニティ活動: GCPUG NARA Organizer CODE for YAMATOKORIYAMA
  2. UDC 2018 アイデア部門 金賞受賞 トータル金魚ナビゲーション 「Kingyo AI Navi」 UDC 2019

    審査員特別賞受賞 Kingyo AI Navi (LINE版) https://urbandata-challenge.jp/
  3. モデルの読み込み # load dict and model def setup_tflite_recog(): # 辞書(金魚の種類)データの読み込み

    names = pd.read_csv('./model/dict.txt', header=None) # TFLiteモデルの読み込み interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='./model/model.tflite’) # メモリ確保. モデル読み込み直後に必須 interpreter.allocate_tensors() # 学習モデルの入力層/出力層のプロパティ取得 input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() print('Model loading completed.’) return names, interpreter, input_details, output_details # input_details [{'name': 'image', 'index': 0, 'shape': array([ 1, 224, 224, 3], dtype=int32), 'dtype': <class 'numpy.uint8'>, 'quantization': (0.007874015718698502, 128)}]
  4. 推論 def recog_image(img): img = cv2.resize(img, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)) img =

    img.reshape(1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3) input_data = np.array(img, dtype=np.uint8) # input_detals[0][‘index‘]にデータのポインタをセット interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data) # 推論実行 interpreter.invoke() # output_detals[0][‘index’]に推論結果が保存されている output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) return output_data[0] # 結果 [[ 5 7 8 9 5 8 9 5 10 6 3 5 4 7 3 5 90 4 7 7 6 43]]
  5. 最後に、AutoML関連情報 @IT(ITメディア)にて、 「AutoML OSS入門」連載記事共同執筆(全11回) ~ AutoML機能を備えた OSSについて紹介!! • auto-sklearn •

    TPOT • AutoGluon(Amazon) • H2O(H2O.ai) • PyCaret • AutoKeras • Ludwig(Uber) • Neural Network Intelligence(Microsoft) • Model Search(Google)