エッジデバイスとObject Detection@K-Ruby#24

K-Ruby#24で登壇したLT資料。

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slideshareに類似資料あり。

https://www.slideshare.net/ShimpeiIwamaru/askul-internal-studysession

Transcript

1. エッジデバイスとObject Detection
 鹿児島大学大学院　理工学研究科
 GANGAN(岩丸　慎平)

2. Agenda About me エッジコンピューティング
 Object Detection
 まとめ
 
 
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3. About me 出身：福岡県
 専攻：情報生体システム工学専攻
 北九州高専(制御情報工学科) →　鹿児島大学(情報生体システム工学科) 趣味：ダンス，アニメ観賞，開発
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4. 今までやってきたこと 研究：イルミネーションと内部状態に関する研究 LINEBOTを用いたダンスイベントの 　エントリーシステム企画、開発および運用(業界初) Pythonを用いてイベントの裏方作業を 　自動化および効率化 4
5. エッジコンピューティングを ご存知ですか？ 5
6. エッジデバイスを ご存知ですか？ 6
7. IoTシステムの例 7 AWS Lambda Amazon S3 AWS Cloud AWS IoT Core IoT Devices
8. 8 AWS Lambda Amazon S3 AWS Cloud AWS IoT Core IoT Devices エッジデバイス
9. 9 AWS Lambda Amazon S3 AWS Cloud AWS IoT Core IoT Devices エッジデバイス
10. AWS Cloud AWS Lambda Amazon S3 AWS IoT Core IoT Devices Amazon DynamoDB k-rubyなので Rubyで実装 作っていたシステム
11. AWS Cloud AWS Lambda Amazon S3 AWS IoT Core IoT Devices Amazon DynamoDB k-rubyなので Rubyで実装 作って”いた”システム 出来たら よかったなあ
12. AWS IoT Greengrass AWSが展開するエッジコンピューティングサービス 12
13. Object Detectionとは？ 13
14. Object Detectionとは？ オブジェクト検出は、デジタル画像やビデオで特定のクラス（人間、建物、車な ど）のセマンティックオブジェクトのインスタンスを検出するコンピュータービジョ ンと画像処理に関連するコンピューターテクノロジーです。よく知られているオブ ジェクト検出の領域には、顔検出と歩行者検出が含まれます。物体検出は、画 像検索やビデオ監視など、コンピュータービジョンの多くの分野で応用されてい ます(出典：Wikipedia) 14
15. 15 出典：https://coral.withgoogle.com/
16. 16 出典：https://gigazine.net/news/20180208-capsnet/　
17. モデル 17
18. モデル 18 使ってみたいだけなのに Deep Learning分からなくて使えないorz
19. Object Detectionに関するサービス GCP：Cloud Auto ML(特にAuto ML Vision) AWS：AWS SageMaker Azure：Custom Vision Service 19 出典：https://qiita.com/chimamedia/items/85259c5587171ad407a0
20. Object Detectionに関するサービス GCP：Cloud Auto ML(特にAuto ML Vision) AWS：AWS SageMaker Azure：Custom Vision Service 20 出典：https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/modules/build-ml-model-with-azure-stream-analytics/2-design-a-solution　
21. Object Detectionに関するサービス GCP：Cloud Auto ML(特にAuto ML Vision) AWS：AWS SageMaker Azure：Custom Vision 21 出典：https://qiita.com/chimamedia/items/85259c5587171ad407a0　
22. デモを試してみます 22
23. デモでやりたかったこと 23 出典：https://github.com/google-coral/project-posenet
24. まとめ 24
25. まとめ Object Detection、エッジコンピューティングに関する紹介および 　簡単なデモ それぞれの詳細は備忘録を参照ください。 インターンやLT発表、案件などもお待ちしてます。 25