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Amazon Lookout for Visionで 筆跡鑑定してみた

Amazon Lookout for Visionで 筆跡鑑定してみた

nakamura.shogo

August 05, 2022
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  1. ◆フロー ・リージョンで初回使用時のみコンソールバケットを作成 ・プロジェクト作成 ・プロジェクトにデータセットを作成し、画像をアップロード ・データはコンソールバケットに保存 projects/<project-name>/assets/images/<unixtime>/*.jpg ・ラベル付けを実行(GUIで作業可能) ・この時点では、ラベル付け結果は保存されない ・トレーニング実行 ・結果がコンソールバケットに保存(結果ログのみ)

    projects/<project-name>/models/EvaluationManifest-<project-name>-<version>.json projects/<project-name>/models/EvaluationResult-<project-name>-<version>.json 6 Amazon Lookout for Visionとは コンソールバケット作成 プロジェクト作成 データセット作成 画像データのアップロード ラベル付け トレーニング実行 トライアル推論 推論結果の検証(ラベル付け)
  2. ◆フロー ・トライアル推論(バッチ推論)   ・結果はコンソールバケットに保存 projects/<project-name>/assets/images/<unixtime>/*.jpg projects/<project-name>/trial-detections/TrialDetectionInputManifest-<project-name>-<task-name>.manifest projects/<project-name>/trial-detections/TrialDetectionManifest-<task-name>.json ・推論結果の検証(ラベル付け) ・チェック結果はコンソールバケットに保存 projects/<project-name>/trial-detections/patches/<unixtime>/patch.manifest

    ・チェック済のデータは次回のトレーニングに  自動的に使用される    7 Amazon Lookout for Visionとは コンソールバケット作成 プロジェクト作成 データセット作成 画像データのアップロード ラベル付け トレーニング実行 トライアル推論 推論結果の検証(ラベル付け)
  3. ◆その他の機能 ・推論エンドポイント ・エッジ推論 AWS IoT Greengrassによりエッジへのデプロイが可能(今回は使用しないため詳細略) ◆費用(S3の費用を除く) ・トレーニング計算時間 ・推論エンドポイント ・エッジ推論ユニット

    ◆手っ取り早くやってみたい場合 ・公式で回路基盤のデータセットがある ・train, testともに40枚(正常:20, 異常:20)のデータ https://github.com/aws-samples/amazon-lookout-for-vision/tree/main/circuitboard 8 Amazon Lookout for Visionとは コンソールバケット作成 プロジェクト作成 データセット作成 画像データのアップロード ラベル付け トレーニング実行 トライアル推論 推論結果の検証(ラベル付け)
  4. ◆AWS CLIでの構築 ・AWS CLIのAPIはとてもシンプル ・Manifestファイル(JSON)等を手動で作成が必要 ◆Lookout for Vision専用のSDKについて ・「pip install

    lookoutvision」でインストール可能 ・コードはAWS CLIで構築する際の参考の実装にすることも可能 19 その他補足情報
  5. ◆Amazon Lookout for Visionの新機能 ・2022-07-29頃のアップデートでセグメンテーションモデルに対応 ・セグメンテーションモデルの場合、異常の種類にも対応 ・マネコン上でも、上記のアノテーションが可能となっている ・新しいデータセットとして「toy aliens dataset」が公開されている

    20 その他補足情報 【アップデート】 https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2 022/07/amazon-lookout-vision-anomaly-localization- cpu-inference-edge/ 【上記に関するAWSブログ】 https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/i dentify-the-location-of-anomalies-using-amazon-loo kout-for-vision-at-the-edge-without-using-a-gpu/