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
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
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」
4. 2019.3.16 アイデア部門 金賞受賞!!
5. 今回は, Android端末で金魚を認識してみた話!!
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!!
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.
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
9. 学習 Edge Ave Precision 0.784 Cloud Hosted Ave Precision 0.811
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
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
12. 動作例 Google Pixel 3a
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 ×
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
15. 15 Thank You!