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Amazon Lookout for Vision 向いてるコト、使いどころと注意点/what...

SORACOM
February 27, 2021

Amazon Lookout for Vision 向いてるコト、使いどころと注意点/what-amazon-lookout-for-vision-can-be-used-for-and-how-to-use-it

2020年末にAWSより新しくリリースされた「画像を基にした欠陥や異常を発見AIサービス Amazon Lookout for Vision」について、向いている業務や使う際の注意点、活用のアイデアを紹介します。また、IoTアプリケーションとしてAmazon Lookout for Visionを利用する手段、そして学習用の画像の集め方やIoTで良く利用されるRaspberry Piと組み合わせる方法を解説しています。

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February 27, 2021
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Transcript

  1. Amazon Lookout for Vision 向いてるコト 使いどころと注意点 AWS エバンジェリストシリーズ / AWSの基礎を学ぼう

    特別編 Feb. 27, 2021 株式会社ソラコム テクノロジー・エバンジェリスト 松下享平 / Max @ma2shita
  2. 株式会社ソラコム テクノロジー・エバンジェリスト 松下享平 (まつした こうへい) "Max" 講演回数 140超/2018年 保有スライド 1万枚超(もはやわからん)

    オーバーラン常習犯 JAWS-UG IoT 専門支部 好きな AWS サービス • AWS IoT Core • AWS IoT Events • awscli @ma2shita お気軽にフォローを!
  3. ご紹介内容 Amazon Lookout for Vision • 向いているコト、他サービスを検討する時 • 使う際の注意点 •

    活用アイデア • アプリケーションへの組み込み方法 • 最大の壁「画像を集める方法」
  4. Amazon Lookout for Vision 向いているコト 正常 / 異常の2値分類 3種類以上の分類 正常

    保留… 異常 正常 正常 異常 Amazon Lookout for Vision 向け ワークロード ✓ 🤔 他サービスの利用を検討 Amazon Rekognition、 Amazon SageMaker 等
  5. Amazon Lookout for Vision 活用時の注意点 ➢ 学習時と推論要求時の画像ファイルの品質を 合わせておこう • 色味、背景やトリミングといった画像調整はフォーカス外

    • 特に縦横サイズが学習時と推論時で異なるとエラー発生 ➢ ワークロードが最大となるように働かせよう • インスタンス稼働時間による課金タイプ • DetectAnomaies のクオータ(TPS)にも注意 ➢ Confidence(信頼度) も見るようにしよう
  6. Amazon Lookout for Vision Confidence(信頼度) で中間分類を実現 結果 (IsAnomalous) 正常 正常

    異常 最終判断 正常 保留 異常 信頼度 (Confidence) 89% 34% 77% 条件付け Confidence < 60% を “保留” とする
  7. Amazon Lookout for Vision アプリケーションへの組み込み方法 AWS CLI boto3 import boto3

    client = boto3.client('lookoutvision') API https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api /latest/reference/services/lookoutvision.html https://docs.aws.amazon.com/lookout-for- vision/latest/APIReference/Welcome.html 既存システムへの組み込み AWS Lambdaとの連携 API Gateway からの 直接呼び出し
  8. Amazon Lookout for Vision Raspberry Pi 等の Linux OSから AWS

    CLI 準備 $ sudo apt install fswebcam > AWS CLI v2 インストール 撮影と推論 $ fswebcam -d /dev/video0 -S 60 -r 1280x720 --no-banner image.jpg $ aws lookoutvision detect-anomalies --project-name labeling_anomaly_detect ¥ --model-version 1 --content-type=image/jpeg --body image.jpg
  9. Photoshop や ImageMagick で作り出す $ for X in $(321 325)

    ; ¥ do for Y in $(246 251) ; ¥ do composite -verbose -geometry +${X}+${Y} -compose over label.png base.jpg ${X}-${Y}.jpg ; ¥ done ; done 2枚のレイヤーを ImageMagick で合成