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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
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moonlight-aska
June 19, 2019
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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.
moonlight-aska
June 19, 2019
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Transcript
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
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
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」
2019.3.16 アイデア部門 金賞受賞!!
今回は, Android端末で金魚を認識してみた話!!
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!!
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.
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
学習 Edge Ave Precision 0.784 Cloud Hosted Ave Precision 0.811
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
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
動作例 Google Pixel 3a
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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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 Thank You!