Firebase Meetup in Osaka #3 LT AutoML Vision Edge + ML Kit for Firebase ⇒ Kingyo Classification 2019.5.26 CODE for YAMATOKORIYAMA Moonlight 明日香 

自己紹介 2 Facebook moonlight.aska Twitter @moonlight_aska Blog みらいテックラボ http://mirai-tec.hatenablog.com  鶴田 彰 (aska）  (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 

Cloud AutoML Vision 3 https://www.slideshare.net/GoogleCloudPlatformJP/cloud-onair-automl-vision-20181129 

AutoML Vision Edge 4  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. 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 

ML kit for Firebase 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 

ML kitって何ができる? 

ML kitの特徴  AndroidやiOS向けのアプリで簡単に強力な機械学 習機能を利用できる.  On-deviceとCloud-basedのAPIが用意されており, On-deviceの機能を利用する場合は, ネットワーク 接続なしに無償で利用できる.  独自のTensorFlow Liteモデルを利用でき, Firebaseを使ってアプリにデプロイできる. など・・・ [出典：欅坂46公式サイト オフィシャルレポート] 

ここから少し金魚のはなし 

10 金魚の品種の見極めって意外と難しい 金魚のまちに住んでいるのに、品種がわからないなんて… まだまだ金魚をアピールできる余地がある 金魚愛[AI]育成プロジェクト 金魚の街「大和郡山市」 

11 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!! 

金魚データセット 13 22種類 約940サンプル Data Augmentation 約10,000サンプルに水増し 

学習 14 

学習モデルのダウロード 15 

サンプルプログラム 16 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 17 

今後やってくこと  イベントで収集した金魚画像データの活用  金魚関連情報の収集とデータベース化  Kingo AI Naviアプリ開発 金魚愛[AI]育成プロジェクト 

告知 

20 大和郡山市の金魚系統図 [大和郡山市HPより] 

21 Thank You!