AutoML Vision Edgeで金魚分類モデルを学習してみた / Kingyo Classification Model with AutoML Vision Edge

2019年6月19日開催の「【神戸】GCPUG KOBE #6 ～GoogleファミリーのFirebaseで遊び倒す！～」のLT資料です.

Transcript

1. GCPUG KOBE #6 LT
   AutoML Vision Edgeで
   金魚分類モデルを学習してみた!!
   2019.6.19
   CODE for YAMATOKORIYAMA
   Moonlight 明日香
   

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2. 自己紹介
   Facebook moonlight.aska
   Twitter @moonlight_aska
   Blog みらいテックラボ
   http://mirai-tec.hatenablog.com
    鶴田 彰
    (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. 金魚の水槽やオブジェなどが街中にあふれている.
   まだまだ金魚をアピールできる余地がある.
   2018年 金魚愛[AI]育成プロジェクト発足
   金魚の街「大和郡山市」
   

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4. 2019.3.16
   アイデア部門
   金賞受賞!!
   

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5. 今回は, Android端末で金魚を認識してみた話!!
   

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6. AutoML Vision Edge
   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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7. AutoML Vision Edge
    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.
   

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8. 金魚データセット
   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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9. 学習
   Edge
   Ave Precision
   0.784
   Cloud Hosted
   Ave Precision
   0.811
   

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10. ML Kit for Fireabase
    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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11. サンプルプログラム
    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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12. 動作例
    Google Pixel 3a
    

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13. Kingyo AI Naviアプリ開発
    続きはGCPUG in Nara #4で!!
    Kingyo AI Naviアプリ予告編
    ×
    

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14. 告知
    【奈良】GCPUG in Nara #4 ～ 奈良1周年!! IoT×GCP
    日 時：2019年6月30日(日) 14:00～17:00
    場 所：Acty奈良 (近鉄奈良駅周辺)
    登壇者：Google 佐藤一憲さん 他
    NARA
    

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15. 15
    Thank You!
    

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