みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

「Kingyo AI Navi」のアプリ化を考える (5)

昨年3月(2019.3.16)にUrban Data Challenge 2018のファイナルが行われ, CODE for YAMATOKORIYAMAが金魚愛(AI)育成プロジェクトとして取り組んでいる「Kingyo AI Navi」が, アイデア部門の金賞[1]を受賞した.受賞を受け, 昨年は「Kingyo AI Navi」のアイデア…

Cloud AutoML Vision Edgeを試してみる(2)

Googleから以下のようなメールがやってきた.昨年の11月にAutoML VisionのGA(General Availability)版のリリースと共に価格改定が行われた. そして, 以前に学習したモデルは, 再デプロイしないと2020/2/20で使えなくなるようだ. あと1か月ほどということで, …

「Tellus Trainer」やってみたー

昨年11月から募集が始まったTellus[1]の利用方法を学ぶe-Learning「Tellus Trainer」を, 年末・年始の休みを使って受講してみた.tellustrainer2019.peatix.comちなみに, 「Tellus」とは衛星データプラットフォームのことである.以前, Satellite HackなどTell…

YOLOv3 + TensorFlow 2.0を試してみる

昨年末に, こちら[1] のページで, YOLOv3アルゴリズムをTensorFlow 2.0で実行できるように対応したバージョンがあることを知りました. (TensorfFlow 1.xで動作するものがあることは知ってましたが....)現在, ピープルカウンタの開発[2][3]でYOLOv3[4]を利用…

「Python実勢データ分析100本ノック」の紹介

普段, 非構造化データ(画像や音声)を主に扱っていて 構造化データをちゃんと扱ったことがあまりない. そこで, 少し構造化データの扱いを勉強しようと, 本書を購入してみた. 目 次第1部 基礎編:データ加工 第1章 ウェブからの注文数を分析する10本ノック 第2…

ピープルカウンタを考えてみる(8)

Code for Naraがらみで, ピープルカウンタの開発に取り組んではや一年が過ぎた. 昨年12月に, 第5回「HUG²祭り2018」でプロトタイプによる実証実験をさせていただいたこともあり, 今年はCode for Naraに「HUG²祭り2019」で人数カウントをしてほしいとの要望が…

金魚AIアートにチャレンジ!!

CODE for YAMATOKORIYAMAの取組みの一環として, 「Kingyo AI Navi」[1]なる金魚の種類識別を活用したアプリのプロト開発を行っている. 現在は, 金魚の写真を送ると種類識別して, その金魚の飼い方などの紹介ページのリンクを提示するようにしているのだが, …

YOLOv3で金魚検出サーバ...

CODE for YAMATOKORIYAMAの取組みの一環として, 「Kingyo AI Navi」[1]なる金魚の種類識別を活用したアプリのプロト開発を行っている. 現在は, Cloud AutoML Visionを使って種類識別を行っているのだが, 水槽の中の泳いでいる金魚1匹に注目して, その1匹だけ…

Cloud AutoML Vision Object Detectionを試してみる

CODE for YAMATOKORIYAMAの取組みの一環として, 「Kingyo AI Navi」[1]なる金魚の種類識別を活用したアプリのプロト開発を行っている. 現在は, Cloud AutoML Visionを使って種類識別を行っているのだが, 水槽の中の泳いでいる金魚1匹に注目して, その1匹だけ…

ピープルカウンタを考えてみる(7)

Code for Naraがらみで, ピープルカウンタの開発に取り組んではや一年が過ぎた. 昨年12月に, 第5回「HUG²祭り2018」でプロトタイプによる実証実験をさせていただいたこともあり, 今年はCode for Naraに「HUG²祭り2019」で人数カウントをしてほしいとの要望が…

ピープルカウンタを考えてみる(6)

Code for Naraがらみで, ピープルカウンタの開発に取り組んではや一年が過ぎた. 昨年は, 12月に第5回「HUG²祭り2018」でプロトタイプによる実証実験をさせていただいたこともあり, 今年はCode for Naraに「HUG²祭り2019」で人数カウントをしてほしいとの要望…

Jetson NanoでIntel RealSenseを試してみる(4)

以前から開発を進めているピープルカウンタ[1]で, 人物の検出にYOLOv3[2]を試してみたいと思い, Jetson Nanoを購入した. 前回は, ctypesを利用してpythonでD415の出力をYOLOv3を使って物体検知する方法について紹介したが, 2FPS程度でしか動作しなかったので…

無料SSL証明書!! Let’s Encryptで更新エラー

「Kingyo AI Navi」[1]のデモにサーバを使用しているのだが, そのSSL証明書発行にLet's Encryptの無料サービスを利用している. 無料サービスなので, 3カ月(90日)に一度SS証明書の更新を行う必要がある. 今回で二度目の更新だったのだが, 少しハマってしまっ…

Jetson NanoでIntel RealSenseを試してみる(3)

以前から開発を進めているピープルカウンタ[1]で, 人物の検出にYOLOv3[2]を試してみたいと思い, Jetson Nanoを購入した. 前回は, Jetson NanoでYOLOv3のセットアップについて紹したが, 今回はD415の出力をYOLOv3の入力として物体検知を動かすところを紹介す…

Jetson NanoでIntel RealSenseを試してみる(2)

以前から開発を進めているピープルカウンタ[1]で, 人物の検出にYOLOv3[2]を試してみたいと思い, Jetson Nanoを購入した. 前回は, Jetson NanoでD415を動作させるとこまで紹介したが, 今回はYOLOv3のセットアップについて紹介する. 関連記事: ・Jetson Nano…

Jetson NanoでIntel RealSenseを試してみる(1)

以前から開発を進めているピープルカウンタ[1]で, 人物の検出にYOLOv3[2]を試してみたいと思い, Jetson Nanoを購入した.まずは, Jetson NanoでIntel RealSense D415を繋いで, 開発環境を整えるところから. 関連記事: ・Jetson NanoでIntel RealSenseを試し…

Google Colaboratory (3) ― ファイルブラウザで簡単アップロード!!

久しぶりにGoogle Coraboratoryを使用していたら, ファイルブラウザでデータアップロードができるようになっていた.関連記事: ・Google Colaboratory (1) ― ファイルをアップロード/ダウンロードする ・Google Colaboratory (2) ― FuseでGoogle Driveをマウ…

Serveo, すごく便利そう!!

「Kingyo AI Navi」[1]をLINE Bot × GCP(Google Cloud Platform)を活用して開発しているのだが, サーバ側アプリの開発をローカルPCで行っている. (運用はGCEで...) その際に, LINE BotからのWebhook URLを受け付けられるように, これまでngrok[2]を使用して…

「東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデータ分析~」の紹介

いくつかのデータ分析の入門書などで, データ分析の基礎的なところは理解しているつもりなので, 少し物足りないかもしれないとは思いつつも, 東京大学のオフライン講義をベースにした本ということで読んでみることにした. 目 次 Chapter 1 本書の概要とPytho…

Cloud AutoML Vision Edgeを試してみる(1)

サンフランシスコで開催されたGoogle Cloud Next '19(2019.4.9-11)で, AutoML Visionの拡張機能としてAutoML Vision Edgeが発表された. AutoML Vision Edgeは, Edgeデバイス(例えば, Android端末など)で動作する画像分類のカスタムモデルを作成することがで…

「Kingyo AI Navi」のアプリ化を考える (4)

2019.3.16にUrban Data Challenge 2018のファイナルが行われ, CODE for YAMATOKORIYAMAが金魚愛(AI)育成プロジェクトとして取り組んでいる「Kingyo AI Navi」が, アイデア部門の金賞[1]を受賞した.CODE for YAMATOKORIYAMAでは, 今年度このアイデアをアプリ…

「Kingyo AI Navi」のアプリ化を考える (3)

先月中旬(2019.3.16), Urban Data Challenge 2018のファイナルが行われ, CODE for YAMATOKORIYAMAが金魚愛(AI)育成プロジェクトとして取り組んでいる「Kingyo AI Navi」が, アイデア部門の金賞[1]を受賞した.CODE for YAMATOKORIYAMAでは, 今年度このアイデ…

「FACTFULNESS(ファクトフルネス)10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習慣」の紹介

「FACTFULNESS(ファクトフルネス)10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習慣」って本が, けっこうネットで話題になっていたので, 気になって読んでみた. 目 次 第1章 分断本能 「世界は分断されている」という思い込み 第2章 ネガティブ本…

「Kingyo AI Navi」のアプリ化を考える (2)

今月中頃(2019.3.16), Urban Data Challenge 2018のファイナルが行われ, CODE for YAMATOKORIYAMAが金魚愛(AI)育成プロジェクトとして取り組んでいる「Kingyo AI Navi」が, アイデア部門の金賞[1]を受賞した.CODE for YAMATOKORIYAMAでは, 今年度このアイデ…

「Kingyo AI Navi」のアプリ化を考える (1)

先週末(2019.3.16), Urban Data Challenge 2018のファイナルが行われ, CODE for YAMATOKORIYAMAが金魚愛(AI)育成プロジェクトとして取り組んでいる「Kingyo AI Navi」が, アイデア部門の金賞[1]を受賞した.urbandata-challenge.jp 関連記事: ・「Kingyo AI …

AutoML:NNIを試してみた! (2)

(株)クラスキャットが先日(2019.2.25)から投稿されている「AutoML」に関する記事[1][2][3]を読んで, マイクロソフト社がオープンソース化したAuto MLツールキットNNI(Neural Network Intelligence)[4][5]に興味を持ち, 少し試してみた. 関連記事: ・AutoML…

AutoML:NNIを試してみた! (1)

(株)クラスキャットが先日(2019.2.25)から投稿されている「AutoML」に関する記事[1][2][3]を読んで, マイクロソフト社がオープンソース化したAuto MLツールキットNNI(Neural Network Intelligence)[4][5]に興味を持ち, 少し試してみた. 関連記事: ・AutoML…

「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」の紹介

数年前から趣味でDeep Learningをやるのに, Pythonに独学で取り組んできた. 昨年後半に, この本が結構話題になっているということで, とりあえず買ってスタックしていたものを最近通勤の合間に読んだ. 目 次 第1部(Part 1) 第1章 イントロダクション 第2章 …

YOLOv3を試してみる(3)

オリジナルデータで物体検出を試してみたくなり, 久々にYOLOを触ってみることに... YOLOは, 昨年少し触っていたYOLOv2からYOLOv3にバージョンアップしており, 今回はYOLOv3をPythonから利用する方法について, 少しまとめておく. 関連記事: ・YOLOv2を試して…

YOLOv3を試してみる(2)

オリジナルデータで物体検出を試してみたくなり, 久々にYOLOを触ってみることに... YOLOは, 昨年少し触っていたYOLOv2からYOLOv3にバージョンアップしており, 今回はYOLOv3のモデル学習について公開データをもとに手順等の確認を行った. 関連記事: ・YOLOv2…