SlideShare a Scribd company logo
大串 正矢, 2020.11.26
DEEPSTREAM WITH
AZURE IOT
2
Hans-on: Deploy DeepStream
Hans-on: Check Network Stream
Hans-on: 8 Video Stream
Hans-on: AI model with Custom Vision
Hans-on(時間があれば): Azure IoT Central
Hans-on(時間があれば): AI model with Custom Vision + Azure
IoT Central
アジェンダ
3
進捗シート
Slackの右上のアイコンを押すとSlack上のアカウント名が分かります。
Slackに進捗確認のスプレッドシートを共有するので、そこにアカウント名をお願いします。
ハンズオンごとの項目が記入されているので完了したら〇にしてください
4
DEPLOY DEEPSTREAM
5
DEPLOY DEEPSTREAM
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
6
予め配布したzipファイル
(DeepStream_AzureIoT_JetPack_4.
3_DeepStream4.zip)を解凍
Visual Studio Codeを開く。Jetson に
sshアクセスしていないWindow
File -> Open Folderで先ほど解凍した
“DeepStream_AzureIoT_JetPack_4.
3_DeepStream4”フォルダを開く
DEPLOY DEEPSTREAM
7
deployディレクトリの
“deployment.template_deploy.json”の内容を”
deployment.template.json”にコピーペースト
DEPLOY DEEPSTREAM
8
Jetson Nanoにデプロイ
- deployment.template.jsonを右クリックして
Generate IoT Edge Deployment Manifestを選択
- Configディレクトリが作成され、デプロイ用の
deployment.jsonファイルが作成
- 注意:キャプチャされているmodulesディレクトリは不
要です。Configディレクトリはこの処理で作成されます。
DEPLOY DEEPSTREAM
9
Jetson Nanoにデプロイ
- 先ほど作成されたconfigディレクトリにある
deployment.jsonファイルを右クリックしてCreate
Deployment for Single Deviceを選択
- 先ほど作成したIoT Edge deviceを選択
DEPLOY DEEPSTREAM
10
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを起動
sudo systemctl start iotedge
DEPLOY DEEPSTREAM
11
デモ
実際に画面共有しながらデモをお見せします。
12
jsonファイルの内容の一部を確認
edgeAgentはモジュールのデプロイ、監視を行う
“$edgeAgent”: edgeAgentの設定
“properties.desired”: 各種設定
“modules”: 使用するモジュールを設定
"$edgeAgent": {
"properties.desired": {
"modules": {
IoT Edge Agent
参考:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-edge/module-edgeagent-edgehub
DEPLOY DEEPSTREAM
13
“NVIDIADeepStreamSDK”: モジュールID
“image”: 使用するdocker image
“createOptions”: docker のオプション設定
“HostConfig”: デプロイされるエッジデバイスホストの
設定
“WorkingDir”: コンテナ内のワーキングディレクトリ
“Entrypoint”: docker 実行時に動作するコード設
定
その他の設定が気になる方は下記を参照
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-
edge/module-edgeagent-edgehub#edgeagent-
desired-properties
DEPLOY DEEPSTREAM
14
“systemModules”: 基本機能を実現するためのモジュール
“edgeAgent”: モジュールを監視、デプロイするモジュール
“edgeHub”: エッジデバイスとクラウド連携するモジュール
その他の設定が気になる方は下記を参照
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-
edge/module-edgeagent-edgehub#edgeagent-
desired-properties
DEPLOY DEEPSTREAM
15
IoT Edgeハブはモジュール、IoT Hub、任意のデバイス間の通信を管
理
“routes”:各モジュールのメッセージを渡す方法を定義
“/messages/*”: 各デバイスのモジュールから出力されたメッセージ
“$upstream”: メッセージの送り先をIoT Hubに
“/messages/modules/NVIDIADeepStreamSDK/outputs/”: メッ
セージをDeepStreamモジュールの出力にフィルターしている
IoT Hubのメッセージに関しては下記を参照
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-hub/iot-hub-
devguide-messages-construct
その他の設定が気になる方は下記を参照
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-
edge/module-composition#declare-routes
DEPLOY DEEPSTREAM
16
適切にデプロイされたかモニタリングして確認
- VS Codeの左下にあるデバイスを右クリック
- Start Monitoring Built-In Event Endpointを選択
一度目の実行はモデルの変換処理があるため時間
がかかります。
モジュールダウンロードに十分に時間がたつとIoT Hub
からのメッセージを確認できます。
サンプルビデオの人と車を検出するAIを実行している
DeepStreamアプリケーションによって生成されたメタ
データメッセージ
Deep Streamからの
メタメッセージ
DEPLOY DEEPSTREAM
17
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを止める
sudo systemctl stop iotedge
DEPLOY DEEPSTREAM
18
トラブルシューティング
▪ Jetson Nanoへ任意の方法でsshで接続もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
▪ NVIDIADeepStreamSDKモジュールが動作しているかを確認
▪ Deepstream moduleのログを見て正しく動作しているか確認
▪ iotedgeを再起動
▪ Jetson Nanoを再起動
sudo iotedge list
sudo iotedge logs NVIDIADeepStreamSDK --tail 200
sudo systemctl restart iotedge
sudo reboot now
19
Azure IoT Hub作成の際にPricing and
scale tierでF1: Free tierで無料を選択した
場合はメッセージ数が容量を超えた場合は右
に示すような画像になり、有料枠での再作成
が必要になる
メッセージ数が容量をこえた場合
20
CHECK NETWORK STREAM
21
ネットワークストリームを使ってDEEP STREAMの動作確認
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
22
ネットワークストリームを使ってDEEP STREAMの動作確認
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
23
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
下記コマンドで必要なディレクトリを作成し、権限付与、ディレクトリ移動、ファイル取得。wgetはコピペの際に改
行されるので注意
上記コマンドのスクリプトをcheck_network_streamディレクトリにsetup_jetson.shとして用意しているので
bashになれている方はそちらを使っても良い
cd /var/
sudo mkdir deepstream
sudo mkdir ./deepstream/custom_configs
sudo chmod -R 777 /var/deepstream/
cd ./deepstream/custom_configs/
wget https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/NVIDIA-Deepstream-Azure-
IoT-Edge-on-a-NVIDIA-Jetson-
Nano/master/DeepstreamOnIoTEdge/modules/NVIDIADeepStreamSDK/configs/test5_confi
g_file_src_infer_azure_iotedge.txt -O
test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt --no-check-certificate
CHECK NETWORK STREAM
24
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を編集。Visual Studio Codeからsshアクセスし
ている方は下記方法で編集可能
Jetson NanoにアクセスしているVisual Studio CodeのWindowでFile -> Open Folderを選択
下記のフォルダをOKをクリックして開く
CHECK NETWORK STREAM
/var/deepstream/custom_configs/
25
下記のようにファイルを編集できる
CHECK NETWORK STREAM
26
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を編集
RTSPを使用するために0にして無効化。
sinkはレンダリング、エンコーディング、ファイル保存するための設定
詳細
https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/4.0/dev-
guide/index.html#page/DeepStream_Development_Guide%2Fdeepstream_app_config.3.2.html
[sink0]
enable=0
CHECK NETWORK STREAM
27
同一ファイル“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”に追加
[sink3]
enable=1
#Type - 1=FakeSink 2=EglSink 3=File 4=RTSPStreaming
type=4
#1=h264 2=h265
codec=1
sync=0
bitrate=4000000
# set below properties in case of RTSPStreaming
rtsp-port=8554
udp-port=5400
CHECK NETWORK STREAM
28
同一ファイル“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を編集
3フレームごとにJetson Nanoで処理するように設定します。
primary-gieの設定の詳細は下記
https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/4.0/dev-
guide/index.html#page/DeepStream_Development_Guide%2Fdeepstream_app_config.3.2.html%23wwpID0E0AB0HA
[primary-gie]
enable=1
gpu-id=0
batch-size=4
## 0=FP32, 1=INT8, 2=FP16 mode
bbox-border-color0=1;0;0;1
bbox-border-color1=0;1;1;1
bbox-border-color2=0;1;1;1
bbox-border-color3=0;1;0;1
nvbuf-memory-type=0
interval=2
CHECK NETWORK STREAM
29
同一ファイル“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を編集
DeepStreamでループ処理するための設定
[tests]
file-loop=1
CHECK NETWORK STREAM
30
ネットワークストリームを使ってDEEP STREAMの動作確認
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
31
JetsonにsshアクセスしていないVisual Studio Codeを
開く。この方法を使用していない方は気にしなくて良い
check_network_streamディレクトリの”
deployment.template_check_network_stream.
json”の内容を” deployment.template.json”にコ
ピーペーストして上書き
CHECK NETWORK STREAM
32
Jetson Nanoにデプロイ
- deployment.template.jsonを右クリックして
Generate IoT Edge Deployment Manifestを選択
- Configディレクトリが作成され、デプロイ用の
deployment.jsonファイルが作成
CHECK NETWORK STREAM
33
Jetson Nanoにデプロイ
- 先ほど作成されたconfigディレクトリにある
deployment.jsonファイルを右クリックしてCreate
Deployment for Single Deviceを選択
- 先ほど作成したIoT Edge deviceを選択
CHECK NETWORK STREAM
34
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを止めていたので起動
sudo systemctl start iotedge
CHECK NETWORK STREAM
35
VLC media playerを開く
Media > Open Network Streamを開く
Network urlに“rtsp://JetsonのIPアドレ
ス:8554/ds-test”をコピー
Playをクリック
CHECK NETWORK STREAM
36
デモ
実際に画面共有しながらデモをお見せします。
37
jsonファイルの変更点
ホストとDockerの連携するパスを設定
Docker 上のワーキングディレクトリを変更
Docker上で実行するコマンドを変更
"HostConfig":{
"Binds": ["/var/deepstream/custom
_configs:/root/deepstream_sdk_v4.0.2_
jetson/sources/apps/sample_apps/deeps
tream-test5/custom_configs/"]
}
"WorkingDir": "/root/deepstream_sdk_v
4.0.2_jetson/sources/apps/sample_apps
/deepstream-test5/custom_configs/",
"Entrypoint":["/usr/bin/deepstream-
test5-app","-
c","test5_config_file_src_infer_azure
_iotedge_edited.txt"],
CHECK NETWORK STREAM
38
jsonファイルの変更点:RSTPネットワークストリームで
VLC media playerを用いて、動画を確認するための
設定
Docker側で開けるポートの設定
Dockerとホストのポートをつなげる設定
"PortBindings": {
"8554/tcp": [
{
"HostPort": "8554"
}
]
}
"ExposedPorts":{
"8554/tcp": {}
}
CHECK NETWORK STREAM
39
CHECK NETWORK STREAM:トラブルシューティング
▪ Jetson Nanoへ任意の方法でsshで接続もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
▪ NVIDIADeepStreamSDKモジュールが動作しているかを確認:
▪ Deepstream moduleのログを見て正しく動作しているか確認:
▪ 設定が反映されていない場合はiotedgeを再起動
▪ check_network_streamディレクトリのcustom_configsディレクトリに編集済みの
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を用意しているので、エラーもしく
は挙動が違う場合はこちらを流用しても良い
sudo iotedge list
sudo iotedge logs NVIDIADeepStreamSDK --tail 200
sudo systemctl restart iotedge
40
Azure IoT Hub作成の際にPricing and
scale tierでF1: Free tierで無料を選択した
場合はメッセージ数が容量を超えた場合は右
に示すような画像になり、有料枠での再作成
が必要になる
メッセージ数が容量をこえた場合
41
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを止める
sudo systemctl stop iotedge
CHECK NETWORK STREAM
42
8 VIDEO STREAM
43
8つのビデオストリームに対するDEEP STREAMの動作確認
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
44
8つのビデオストリームに対するDEEP STREAMの動作確認
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
45
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
ここからのコマンドのスクリプトを8_video_streamディレクトリにsetup_jetson.shとして用意しているのでbashに
慣れている方はそちらを使っても良い
ディレクトリ移動してファイルの内容を更新。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
cd /var/deepstream/custom_configs/
wget https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/NVIDIA-Deepstream-Azure-
IoT-Edge-on-a-NVIDIA-Jetson-
Nano/master/DeepstreamOnIoTEdge/modules/NVIDIADeepStreamSDK/configs/test5_confi
g_file_src_infer_aziotedge_nano_8sources.txt -
O test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt --no-check-certificate
8 VIDEO STREAM
46
下記コマンドで必要なディレクトリを作成し、権限付与、ディレクトリ移動
ビデオファイルを取得。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
ファイルを解凍
cd /var/deepstream
mkdir custom_streams
sudo chmod -R 777 /var/deepstream
cd ./custom_streams
wget -O cars-streams.tar.gz --no-check-certificate
"https://onedrive.live.com/download?cid=0C0A4A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C
%21588371&authkey=AAavgrxG95v9gu0"
tar -xvzf cars-streams.tar.gz
8 VIDEO STREAM
47
8つのビデオストリームに対するDEEP STREAMの動作確認
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
48
JetsonにsshアクセスしていないVisual Studio Codeを
開く。この方法を使用していない方は気にしなくて良い
8_video_streamディレクトリの”
deployment.template_8_video_stream.json”の
内容を” deployment.template.json”にコピーペース
トして上書き
8 VIDEO STREAM
49
Jetson Nanoにデプロイ
- deployment.template.jsonを右クリックして
Generate IoT Edge Deployment Manifestを選択
- Configディレクトリが作成され、デプロイ用の
deployment.jsonファイルが作成
8 VIDEO STREAM
50
Jetson Nanoにデプロイ
- 先ほど作成されたconfigディレクトリにある
deployment.jsonファイルを右クリックしてCreate
Deployment for Single Deviceを選択
- 先ほど作成したIoT Edge deviceを選択
8 VIDEO STREAM
51
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを止めていたので起動
sudo systemctl start iotedge
8 VIDEO STREAM
52
VLC media playerを開く
Media > Open Network Streamを開く
Network urlに“rtsp://JetsonのIPアドレ
ス:8554/ds-test”をコピー
Playをクリック
8 VIDEO STREAM
53
デモ
実際に画面共有しながらデモをお見せします。
54
jsonファイルの変更点
追加で“custom_streams”のコンテナにパスを通す
このパス直下にmp4ファイルが存在する
"Binds": [
"
/var/deepstream/custom_configs/:/root
/deepstream_sdk_v4.0.2_jetson/sources
/apps/sample_apps/deepstream-
test5/custom_configs/",
"
/var/deepstream/custom_streams/:/root
/deepstream_sdk_v4.0.2_jetson/sources
/apps/sample_apps/deepstream-
test5/custom_streams/"
],
8 VIDEO STREAM
55
jsonファイルの変更点
IoT メッセージのスループットを高速化するためにイン
メモリストアを使用するようにedgeHubを構成
未使用のプロトコルヘッドを無効化
"edgeHub": {
"settings": {
"image": "mcr.microsoft.com/azurei
otedge-hub:1.0",
"env": {
"usePersistentStorage": {
"value": "false"
},
"amqpSettings__enabled": {
"value": false
},
"httpSettings__enabled": {
"value": false
}
},
8 VIDEO STREAM
56
8 VIDEO STREAM:トラブルシューティング
▪ Jetson Nanoへ任意の方法でsshで接続もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
▪ NVIDIADeepStreamSDKモジュールが動作しているかを確認:
▪ Deepstream moduleのログを見て正しく動作しているか確認:
▪ 設定が反映されていない場合はiotedgeを再起動
▪ 8_video_streamディレクトリのcustom_configsディレクトリに編集済みの
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を用意してあるのでエラーもしくは挙動が違
う場合はこれを流用しても良い
sudo iotedge list
sudo iotedge logs NVIDIADeepStreamSDK --tail 200
sudo systemctl restart iotedge
57
Azure IoT Hub作成の際にPricing and
scale tierでF1: Free tierで無料を選択した
場合はメッセージ数が容量を超えた場合は右
に示すような画像になり、有料枠での再作成
が必要になる
メッセージ数が容量をこえた場合
58
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを止める
sudo systemctl stop iotedge
8 VIDEO STREAM
59
AI MODEL WITH CUSTOM
VISION
60
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
61
▪ http://customvision.aiにアク
セス
▪ サインイン
▪ New Projectを作成
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
62
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
▪ Soda Cans DownをNameに設
定
▪ Resourceを選択、”create
new”を選択
63
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
▪ Nameに”ImageTraining”を設
定
▪ Subscriptionに自身のサブスクリ
プションを設定
▪ Resource Groupは先ほど作成し
たものを選択
▪ KindにCognitiveServiceを選択
▪ LocationにJapan Eastを選択
▪ Pricing TierはF0(無料)もしく
はS0(無料枠を使い切った場
合)を選択
▪ Create Resourceをクリック
64
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
▪ Resource は先ほど作成した
Resourceを選択
▪ Project TypesはObject
Detectionを選択
▪ DomainsはGeneral (Compact)
を選択
▪ Export CapabilitieはBasic
platformsを選択
▪ Create project をクリック
65
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
▪ 学習用に予め用意した缶の画像
が圧縮された状態で用意されてい
るのでダウンロード
▪ https://1drv.ms/u/s!AEzLza
BpSgoMo_R2
▪ ファイルを解凍する
66
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
▪ 解凍したファイルをアップロード
▪ Add Imagesをクリック
▪ Ctrl + Aで画像ファイルを全て選
択してアップロード
67
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
▪ アノテーション作業を行う
▪ クリックするとアノテーション作業が
できる
▪ バウンディングボックスとラベルをアノ
テーションする
▪ Up: 上向き
▪ Down:下向き
Down Up
68
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
▪ モデルの学習のためにTrainをク
リック
▪ Quick Training を選択して
Train
69
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
▪ 学習完了すると精度が確認でき
る
▪ 緑で囲った部分をクリックしてモデ
ルをexport
70
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
▪ ONNXフォーマットモデルを選択
▪ Export
▪ Download
71
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
72
先ほどダウンロードしたファイルをJetsonに任意の方法で送る。下記はsftpで送る例(Visual Studio Codeでア
クセスしている場合は2つWindowがあるので注意。JetsonにsshでアクセスしていないWindow)ターミナルでダウ
ンロードしたディレクトリまで移動して下記コマンドを入力
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
cd {Downloadしたディレクトリ}
sftp {user name}@{ip address}
sftp> put {ONNX zip file}
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
73
ここからのコマンドのスクリプトをai_model_with_custom_visionディレクトリにsetup_jetson.shとして用意して
いるのでbashに慣れている方はそちらを使っても良い。引数としてONNXのZIPファイル名を与える必要がある。
下記コマンドで必要なディレクトリを作成し、権限付与、ディレクトリ移動
cd /var/deepstream
mkdir custom_models
sudo chmod -R 777 /var/deepstream
cd ./custom_models
mv ~/{ONNX zip file} .
unzip {ONNX zip file}
mv model.onnx cans-model.onnx
mv labels.txt cans-labels.txt
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
74
カスタムビジョンの出力結果をパースするための追加のライブラリを導入(ディレクトリはcusdom_models)。 wget
はコピペの際に改行されるので注意
解析対象のビデオを取得。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
wget -O libnvdsinfer_custom_impl_Yolo_Custom_Vision.so --no-check-certificate
"https://onedrive.live.com/download?cid=0C0A4A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C%
21588374&authkey=ADqq__XBNC06kI0"
cd ../custom_streams/
wget -O cans-streams.tar.gz --no-check-certificate
"https://onedrive.live.com/download?cid=0C0A4A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C%
21588372&authkey=AJfRMnW2qvR3OC4"
tar -xzvf cans-streams.tar.gz
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
75
ディレクトリ移動
下記コマンドで “test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”ファイルをアップデート。 wgetは
コピペの際に改行されるので注意
下記コマンドで“config_infer_custom_vision.txt”を作成。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
cd ../custom_configs/
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
wget https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/NVIDIA-Deepstream-Azure-
IoT-Edge-on-a-NVIDIA-Jetson-
Nano/master/DeepstreamOnIoTEdge/modules/NVIDIADeepStreamSDK/configs/test5_confi
g_file_src_infer_aziotedge_nano_custom_vision.txt -O
test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt --no-check-certificate
wget https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/NVIDIA-Deepstream-Azure-
IoT-Edge-on-a-NVIDIA-Jetson-
Nano/master/DeepstreamOnIoTEdge/modules/NVIDIADeepStreamSDK/configs/config_infe
r_custom_vision.txt -O config_infer_custom_vision.txt --no-check-certificate
76
下記コマンドで“msgconv_config_soda_cans.txt”を作成。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
ai_model_with_custom_visionディレクトリのcustom_configsディレクトリに編集済みの
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”、“config_infer_custom_vision.txt”、
“msgconv_config_soda_cans.txt”を用意してあるのでエラーもしくは挙動が違う場合はこれを流用しても良い
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
wget https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/NVIDIA-Deepstream-Azure-
IoT-Edge-on-a-NVIDIA-Jetson-
Nano/master/DeepstreamOnIoTEdge/modules/NVIDIADeepStreamSDK/configs/msgconv_con
fig_soda_cans.txt -O msgconv_config_soda_cans.txt --no-check-certificate
77
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
78
JetsonにsshアクセスしていないVisual Studio Codeを
開く。この方法を使用していない方は気にしなくて良い
ai_model_with_custom_visionディレクトリの”
deployment.template_ai_model_with_custom
_vision.json”の内容を”
deployment.template.json”にコピーペーストして上
書き
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
79
Jetson Nanoにデプロイ
- deployment.template.jsonを右クリックして
Generate IoT Edge Deployment Manifestを選択
- Configディレクトリが作成され、デプロイ用の
deployment.jsonファイルが作成
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
80
Jetson Nanoにデプロイ
- 先ほど作成されたdeployment.jsonファイルを右クリック
してCreate Deployment for Single Deviceを選択
- 先ほど作成したIoT Edge deviceを選択
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
81
Jetsonにsshアクセス
Iotedgeを止めていたので起動
sudo systemctl start iotedge
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
82
結果をVisual Studio codeでモニタリングできるまで待
つ
VLC media playerを開く
Media > Open Network Streamを開く
Network urlに“rtsp://JetsonのIPアドレ
ス:8554/ds-test”をコピー
Playをクリック
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
83
デモ
実際に画面共有しながらデモをお見せします。
84
jsonファイルの変更点
追加で“custom_models”のコンテナにパスを
通す
"Binds": [
"/var/
deepstream/custom_configs/:/root/deepstream_
sdk_v4.0.2_jetson/sources/apps/sample_apps/d
eepstream-test5/custom_configs/",
"/var/
deepstream/custom_streams/:/root/deepstream_
sdk_v4.0.2_jetson/sources/apps/sample_apps/d
eepstream-test5/custom_streams/",
"/var/
deepstream/custom_models/:/root/deepstream_s
dk_v4.0.2_jetson/sources/apps/sample_apps/de
epstream-test5/custom_models/"
]
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
85
AI MODEL WITH CUSTOM VISION:トラブルシューティング
▪ Jetson Nanoへ任意の方法でsshで接続もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
▪ NVIDIADeepStreamSDKモジュールが動作しているかを確認:
▪ Deepstream moduleのログを見て正しく動作しているか確認:
▪ 設定が反映されていない場合はiotedgeを再起動
▪ ai_model_with_custom_visionディレクトリのcustom_configsディレクトリに編集済みの
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”、” config_infer_custom_vision.txt”、
“msgconv_config_soda_cans.txt”を用意してあるのでエラーもしくは挙動が違う場合はこれを流用しても
良い
sudo iotedge list
sudo iotedge logs NVIDIADeepStreamSDK --tail 200
sudo systemctl restart iotedge
86
Azure IoT Hub作成の際にPricing and
scale tierでF1: Free tierで無料を選択した
場合はメッセージ数が容量を超えた場合は右
に示すような画像になり、有料枠での再作成
が必要になる
メッセージ数が容量をこえた場合
87
Jetsonにsshアクセス
Iotedgeを止める
sudo systemctl stop iotedge
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
88
Azure IoT Central
89
Azure IoT Central
▪ ダッシュボードを作成して現状を把
握しやすくするためのサービス
90
Azure IoT Central
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
91
Azure IoT Central
▪ https://apps.azureiotcentral.co
m/buildにアクセス
▪ Azure アカウントにサインイン
▪ Custom Appsをクリック
92
Azure IoT Central
▪ 任意のApplication nameとURLを設定
▪ 例:deep-stream
▪ Application template: Custom Application
を選択
▪ Azure subscriptionでFreeを選択。7日間+5
つのデバイスまで無料で使用可能
▪ Createをクリック
93
Azure IoT Central
▪ Device Templateを選択
94
Azure IoT Central
▪ Create Device Templateをクリック
95
Azure IoT Central
▪ Azure IoT Edgeをクリック
▪ Next: Customizeをクリック
96
Azure IoT Central
▪ Device template Name名で
NVIDIA Jetson Nano DCMを設定
▪ Next:Reviewをクリック
▪ Createをクリック
97
Azure IoT Central
▪ レポジトリをダウンロードしておきます。
▪ https://github.com/ebertrams/iot
edge-iva-nano
▪ Import modelをクリック
▪ ダウンロードしたレポジトリの
“NVIDIAJetsonNanoDcm.json”をアップロード
します。
▪ https://github.com/ebertrams/iot
edge-iva-
nano/blob/master/NVIDIAJetsonNa
noDcm.json
98
Azure IoT Central
▪ Viewsをクリック
▪ Visualizing the deviceをクリック
99
Azure IoT Central
▪ View nameをDashboardにリネームする
▪ Telemetry sectionで
▪ Primary Detection Count
▪ を選択(コピーペーストすると間違わず選択で
きる。これ以降コピーペースト推奨)してAdd
tileをクリック
100
Azure IoT Central
▪ Configureボタンを押す
▪ Primary Detection Countの項目をAverageか
らCountに変更
▪ Updateをクリック Configure
101
Azure IoT Central
▪ Telemetry sectionで
▪ Secondary Detection Count
▪ を選択してAdd tileをクリック
102
Azure IoT Central
▪ Configureボタンを押す
▪ Secondary Detection Countの項目を
AverageからCountに変更
▪ Updateをクリック Configure
103
Azure IoT Central
▪ Telemetry sectionで
▪ Free Memory
▪ System Heartbeat
▪ を追加(+Telemetryで追加可能)
▪ Add tileをクリック
104
Azure IoT Central
▪ Telemetry sectionで
▪ Change Video Model
▪ Device Restart
▪ Processing Started
▪ Processing Stopped
▪ を追加してAdd tileをクリック
105
Azure IoT Central
▪ Telemetry sectionで
▪ Pipeline State
▪ を追加してAdd tileをクリック
▪ Saveをクリック
106
Azure IoT Central
▪ Viewsをクリック
▪ Visualizing the deviceをクリック
107
Azure IoT Central
▪ View NameにView Deviceを設定
▪ Properties sectionで
▪ Device model
▪ Manufacturer
▪ Operating system name
▪ Processor architecture
▪ Processor manufacturer
▪ Software version
▪ Total memory
▪ Total storage
▪ RTSP Video Url
▪ を追加してAdd tileをクリック
▪ Saveをクリック
108
Azure IoT Central
▪ Replace manifestをクリック
▪ Uploadをクリック
▪ 先ほどクローンしたディレクトリのconfigディレクトリ
直下にあるdeployment.jsonをアップロード
▪ https://github.com/ebertrams/iotedge-
iva-
nano/blob/master/config/deployment.jso
n
▪ Replaceをクリック
109
Azure IoT Central
▪ Publishをクリック
▪ 確認画面が出るのでPublishを実
行
110
Azure IoT Central
▪ Devices tabへ移動
▪ NVIDIA Jetson Nano DCMを選択
▪ Newをクリック
111
Azure IoT Central
▪ Createをクリック
112
Azure IoT Central
▪ 作成されたデバイスをクリック
113
Azure IoT Central
▪ Connect をクリック
114
Azure IoT Central
▪ ID Scope ,Device ID, Primary keyをコピーして
メモしておく
115
Azure IoT Central
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
116
Jetsonに任意の方法でsshアクセス(Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意)もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
下記コマンドで必要なディレクトリを作成し、データダウンロードして、解凍、権限付与。wgetはコピペの際は改行
されるので注意
ssh {User Name}@{ip address}
sudo mkdir /data
cd /data
sudo wget -O setup.tar.bz2 --no-check-certificate
"https://onedrive.live.com/download?cid=0C0A4A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C%21588625&aut
hkey=ACUlRaKkskctLOA"
sudo tar -xjvf setup.tar.bz2
sudo chmod -R 777 /data
Azure IoT Central
117
Jetsonのターミナルで下記コマンドを入力。IoT Edge configurationファイルを修正
Azure IoT Hubで設定した部分をコメントアウト
sudo vi /etc/iotedge/config.yaml
# Manual provisioning configuration
#provisioning:
# source: "manual"
# device_connection_string: "“
# dynamic_reprovisioning: false
Azure IoT Central
118
元々ある“DPS symmetric key provisioning configuration”を修正、先ほどメモした“ID
Scope”、”Device ID”、”Primary Key”を設定
Azure IoT Edge Runtimeを再起動
# DPS symmetric key provisioning configuration
provisioning:
source: "dps"
global_endpoint: "https://global.azure-devices-provisioning.net"
scope_id: "<ID Scope>"
attestation:
method: "symmetric_key"
registration_id: "<Device ID>"
symmetric_key: "<Primary Key>“
# dynamic_reprovisioning: false
sudo systemctl restart iotedge
Azure IoT Central
119
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream
Azure IoT Central
120
Azure IoT Central
▪ IoT Central applicationに戻る
▪ Devicesタブに移動
▪ 作成したデバイスを選択
121
Azure IoT Central
▪ View Deviceをクリック
▪ 拡大
拡大
122
Azure IoT Central
▪ しばらくするとRTSP Video URLを
確認できるのでコピー
▪ Back to dashboard viewをク
リック
123
VLC media playerを開く
Media > Open Network Streamを開く
Network urlに先ほどコピーしたものをペースト
Playをクリック
Azure IoT Central
124
Dashboardをクリック
反映されるまで時間がかかるがダッシュボー
ド上でモデルの検出数を確認できる
Azure IoT Central
125
Jetsonにsshアクセス
Iotedgeを止める
sudo systemctl stop iotedge
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
126
AI MODEL WITH CUSTOM
VISION + Azure IoT Central
127
Manageタブを開く
Demo Modeの選択を外す
AI model Typeの項目でCustom Visionを選択
Primary Detection ClassをUpに変更
Secondary Detection ClassをDownに変更
AI MODEL WITH CUSTOM VISION + Azure IoT Central
128
Custom Vision Model Urlに下記リンクをコピーペー
スト
https://onedrive.live.com/download?0C0A4
A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C%2
1587636&authkey=AOCf3YsqcZM_3WM
自分で学習したモデルを選びたい場合は
customvision.aiからモデルをダウンロードする際に右
クリックして”Copy Link address”で取得した値をコ
ピーペースト
AI MODEL WITH CUSTOM VISION + Azure IoT Central
129
Video Stream Input 1 > CameraId = Cam01
Video Stream Input 1 > videoStreamUrl =
file:///data/misc/storage/sampleStreams/cam-
cans-00.mp4
Video Stream Input 2 > CameraId = Cam02
Video Stream Input 2 > videoStreamUrl =
file:///data/misc/storage/sampleStreams/cam-
cans-01.mp4
Video Stream Input 3 > CameraId = Cam03
Video Stream Input 3 > videoStreamUrl =
file:///data/misc/storage/sampleStreams/cam-
cans-02.mp4
Saveをクリック
AI MODEL WITH CUSTOM VISION + Azure IoT Central
130
Jetsonにsshアクセス
Iotedgeを止めていたので起動
sudo systemctl start iotedge
RTSPの入力先を変更(デモ)
131
AI MODEL WITH CUSTOM VISION + Azure IoT Central
▪ View Deviceタブをクリック
▪ 拡大
▪ RTSP Video URLを確認できるの
でコピー
132
VLC media playerを開く
Media > Open Network Streamを開く
Network urlに先ほどコピーしたものをペースト
Playをクリック
ずっど動作させておくとJetson Nanoの電源が消え
るので注意
AI MODEL WITH CUSTOM VISION + Azure IoT Central
133
Dashboardに移動して確認
AI MODEL WITH CUSTOM VISION + Azure IoT Central
134
動作しない場合
Manageタブを開く
Demo Modeの選択
Jetson Nanoでiotedgeの再起動
Manageタブを開く
Demo Modeの選択の解除
Jetson Nanoでiotedgeの再起動
AI MODEL WITH CUSTOM VISION + Azure IoT Central
sudo systemctl restart iotedge
sudo systemctl restart iotedge
135
Jetsonにsshアクセス
Iotedgeを止める
sudo systemctl stop iotedge
AI MODEL WITH CUSTOM VISION + Azure IoT Central
136
後処理
137
Administrationを選択して“Delete”をクリック
確認されるが“Delete”を実行
Azure IoT Central
138
下記リンクにアクセス
https://portal.azure.com/#home
作成したIoT Hubをクリック
Azure IoT
139
“Delete”をクリック
Azure IoT
140
Azure IoT Hub名を入力
Deleteをクリック
Azure IoT
141
作成したResource groupをクリック
Azure IoT
142
作成したResource groupをクリック
先ほど学習で使用したリソースがあるので選択して
“Delete Reource Group”をクリック
TYPE THE RESOURCE GROUP NAME:にリソース名を
入力してDELETEをクリック
Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT

More Related Content

What's hot

Dockerイメージ管理の内部構造
Dockerイメージ管理の内部構造Dockerイメージ管理の内部構造
Dockerイメージ管理の内部構造Etsuji Nakai
 
[D35] インメモリーデータベース徹底比較 by Komori
[D35] インメモリーデータベース徹底比較 by Komori[D35] インメモリーデータベース徹底比較 by Komori
[D35] インメモリーデータベース徹底比較 by KomoriInsight Technology, Inc.
 
PostgreSQL開発コミュニティに参加しよう!(PostgreSQL Conference Japan 2021 発表資料)
PostgreSQL開発コミュニティに参加しよう!(PostgreSQL Conference Japan 2021 発表資料)PostgreSQL開発コミュニティに参加しよう!(PostgreSQL Conference Japan 2021 発表資料)
PostgreSQL開発コミュニティに参加しよう!(PostgreSQL Conference Japan 2021 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021Preferred Networks
 
Apache Airflow 概要(Airflowの基礎を学ぶハンズオンワークショップ 発表資料)
Apache Airflow 概要(Airflowの基礎を学ぶハンズオンワークショップ 発表資料)Apache Airflow 概要(Airflowの基礎を学ぶハンズオンワークショップ 発表資料)
Apache Airflow 概要(Airflowの基礎を学ぶハンズオンワークショップ 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!(Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料)
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!(Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料)押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!(Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料)
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!(Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
Githubを使って簡単に helm repoを公開してみよう
Githubを使って簡単に helm repoを公開してみようGithubを使って簡単に helm repoを公開してみよう
Githubを使って簡単に helm repoを公開してみようShingo Omura
 
PostgreSQLのリカバリ超入門(もしくはWAL、CHECKPOINT、オンラインバックアップの仕組み)
PostgreSQLのリカバリ超入門(もしくはWAL、CHECKPOINT、オンラインバックアップの仕組み)PostgreSQLのリカバリ超入門(もしくはWAL、CHECKPOINT、オンラインバックアップの仕組み)
PostgreSQLのリカバリ超入門(もしくはWAL、CHECKPOINT、オンラインバックアップの仕組み)Hironobu Suzuki
 
Dockerを支える技術
Dockerを支える技術Dockerを支える技術
Dockerを支える技術Etsuji Nakai
 
OpenStackを使用したGPU仮想化IaaS環境 事例紹介
OpenStackを使用したGPU仮想化IaaS環境 事例紹介OpenStackを使用したGPU仮想化IaaS環境 事例紹介
OpenStackを使用したGPU仮想化IaaS環境 事例紹介VirtualTech Japan Inc.
 
pg_walinspectについて調べてみた!(第37回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
pg_walinspectについて調べてみた!(第37回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)pg_walinspectについて調べてみた!(第37回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
pg_walinspectについて調べてみた!(第37回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜Preferred Networks
 
MySQL・PostgreSQLだけで作る高速あいまい全文検索システム
MySQL・PostgreSQLだけで作る高速あいまい全文検索システムMySQL・PostgreSQLだけで作る高速あいまい全文検索システム
MySQL・PostgreSQLだけで作る高速あいまい全文検索システムKouhei Sutou
 
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方Yoshiyasu SAEKI
 
DockerとPodmanの比較
DockerとPodmanの比較DockerとPodmanの比較
DockerとPodmanの比較Akihiro Suda
 
いまさら聞けない!CUDA高速化入門
いまさら聞けない!CUDA高速化入門いまさら聞けない!CUDA高速化入門
いまさら聞けない!CUDA高速化入門Fixstars Corporation
 
Microsoft Azure Storage 概要
Microsoft Azure Storage 概要Microsoft Azure Storage 概要
Microsoft Azure Storage 概要Takeshi Fukuhara
 
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそうPython 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそうRyuji Tsutsui
 

What's hot (20)

Dockerイメージ管理の内部構造
Dockerイメージ管理の内部構造Dockerイメージ管理の内部構造
Dockerイメージ管理の内部構造
 
[D35] インメモリーデータベース徹底比較 by Komori
[D35] インメモリーデータベース徹底比較 by Komori[D35] インメモリーデータベース徹底比較 by Komori
[D35] インメモリーデータベース徹底比較 by Komori
 
PostgreSQL開発コミュニティに参加しよう!(PostgreSQL Conference Japan 2021 発表資料)
PostgreSQL開発コミュニティに参加しよう!(PostgreSQL Conference Japan 2021 発表資料)PostgreSQL開発コミュニティに参加しよう!(PostgreSQL Conference Japan 2021 発表資料)
PostgreSQL開発コミュニティに参加しよう!(PostgreSQL Conference Japan 2021 発表資料)
 
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
 
Apache Airflow 概要(Airflowの基礎を学ぶハンズオンワークショップ 発表資料)
Apache Airflow 概要(Airflowの基礎を学ぶハンズオンワークショップ 発表資料)Apache Airflow 概要(Airflowの基礎を学ぶハンズオンワークショップ 発表資料)
Apache Airflow 概要(Airflowの基礎を学ぶハンズオンワークショップ 発表資料)
 
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!(Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料)
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!(Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料)押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!(Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料)
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!(Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料)
 
Hive on Tezのベストプラクティス
Hive on TezのベストプラクティスHive on Tezのベストプラクティス
Hive on Tezのベストプラクティス
 
Githubを使って簡単に helm repoを公開してみよう
Githubを使って簡単に helm repoを公開してみようGithubを使って簡単に helm repoを公開してみよう
Githubを使って簡単に helm repoを公開してみよう
 
PostgreSQLのリカバリ超入門(もしくはWAL、CHECKPOINT、オンラインバックアップの仕組み)
PostgreSQLのリカバリ超入門(もしくはWAL、CHECKPOINT、オンラインバックアップの仕組み)PostgreSQLのリカバリ超入門(もしくはWAL、CHECKPOINT、オンラインバックアップの仕組み)
PostgreSQLのリカバリ超入門(もしくはWAL、CHECKPOINT、オンラインバックアップの仕組み)
 
Dockerを支える技術
Dockerを支える技術Dockerを支える技術
Dockerを支える技術
 
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajpAt least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
 
OpenStackを使用したGPU仮想化IaaS環境 事例紹介
OpenStackを使用したGPU仮想化IaaS環境 事例紹介OpenStackを使用したGPU仮想化IaaS環境 事例紹介
OpenStackを使用したGPU仮想化IaaS環境 事例紹介
 
pg_walinspectについて調べてみた!(第37回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
pg_walinspectについて調べてみた!(第37回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)pg_walinspectについて調べてみた!(第37回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
pg_walinspectについて調べてみた!(第37回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
 
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
 
MySQL・PostgreSQLだけで作る高速あいまい全文検索システム
MySQL・PostgreSQLだけで作る高速あいまい全文検索システムMySQL・PostgreSQLだけで作る高速あいまい全文検索システム
MySQL・PostgreSQLだけで作る高速あいまい全文検索システム
 
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
 
DockerとPodmanの比較
DockerとPodmanの比較DockerとPodmanの比較
DockerとPodmanの比較
 
いまさら聞けない!CUDA高速化入門
いまさら聞けない!CUDA高速化入門いまさら聞けない!CUDA高速化入門
いまさら聞けない!CUDA高速化入門
 
Microsoft Azure Storage 概要
Microsoft Azure Storage 概要Microsoft Azure Storage 概要
Microsoft Azure Storage 概要
 
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそうPython 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
 

Similar to Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT

オープンソースカンファレンス OSC 2014 エンタープライズ 東京 ownCloud 法人向けオンラインストレージ マルチデバイスファイル共有ソリューション
オープンソースカンファレンス OSC 2014 エンタープライズ 東京 ownCloud 法人向けオンラインストレージ マルチデバイスファイル共有ソリューションオープンソースカンファレンス OSC 2014 エンタープライズ 東京 ownCloud 法人向けオンラインストレージ マルチデバイスファイル共有ソリューション
オープンソースカンファレンス OSC 2014 エンタープライズ 東京 ownCloud 法人向けオンラインストレージ マルチデバイスファイル共有ソリューションTetsurou Yano
 
DEV-001_オープンソース エディタ Visual Studio Code の極意
DEV-001_オープンソース エディタ Visual Studio Code の極意DEV-001_オープンソース エディタ Visual Studio Code の極意
DEV-001_オープンソース エディタ Visual Studio Code の極意decode2016
 
Microsoft Azure Update 20151112
Microsoft Azure Update 20151112Microsoft Azure Update 20151112
Microsoft Azure Update 20151112Ayako Omori
 
余ったPCをルータに変える、ソフトウェアルータ「SEIL/x86」
余ったPCをルータに変える、ソフトウェアルータ「SEIL/x86」余ったPCをルータに変える、ソフトウェアルータ「SEIL/x86」
余ったPCをルータに変える、ソフトウェアルータ「SEIL/x86」IIJ
 
Hybrid Azure AD Join 動作の仕組みを徹底解説
Hybrid Azure AD Join 動作の仕組みを徹底解説Hybrid Azure AD Join 動作の仕組みを徹底解説
Hybrid Azure AD Join 動作の仕組みを徹底解説Yusuke Kodama
 
Xilinx SDSoC(2016.2)解体新書ソフトウェア編
Xilinx SDSoC(2016.2)解体新書ソフトウェア編Xilinx SDSoC(2016.2)解体新書ソフトウェア編
Xilinx SDSoC(2016.2)解体新書ソフトウェア編Mr. Vengineer
 
The Chef integrations Z Cloud(Joyent)
The Chef integrations Z Cloud(Joyent)The Chef integrations Z Cloud(Joyent)
The Chef integrations Z Cloud(Joyent)Yukihiko SAWANOBORI
 
2019 jetson azure_hands-on
2019 jetson azure_hands-on2019 jetson azure_hands-on
2019 jetson azure_hands-onAya Owosekun
 
Xilinx SDSoC(2016.3)解体新書ソフトウェア編
Xilinx SDSoC(2016.3)解体新書ソフトウェア編Xilinx SDSoC(2016.3)解体新書ソフトウェア編
Xilinx SDSoC(2016.3)解体新書ソフトウェア編Mr. Vengineer
 
JETSON 最新情報 & 自動外観検査事例紹介
JETSON 最新情報 & 自動外観検査事例紹介JETSON 最新情報 & 自動外観検査事例紹介
JETSON 最新情報 & 自動外観検査事例紹介NVIDIA Japan
 
Microsoft Intelligent Edge Technologies
Microsoft Intelligent Edge TechnologiesMicrosoft Intelligent Edge Technologies
Microsoft Intelligent Edge TechnologiesTakeshi Fukuhara
 
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のりRakuten Group, Inc.
 
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジにJetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジにNVIDIA Japan
 
Microsoft Intelligent Edge Technologies
Microsoft Intelligent Edge TechnologiesMicrosoft Intelligent Edge Technologies
Microsoft Intelligent Edge TechnologiesTakeshi Fukuhara
 
RoR周辺知識15項目
RoR周辺知識15項目RoR周辺知識15項目
RoR周辺知識15項目saiwaki
 
Open Shift v3 主要機能と内部構造のご紹介
Open Shift v3 主要機能と内部構造のご紹介Open Shift v3 主要機能と内部構造のご紹介
Open Shift v3 主要機能と内部構造のご紹介Etsuji Nakai
 
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識Minoru Naito
 
Wasm blazor and wasi 2
Wasm blazor and wasi 2Wasm blazor and wasi 2
Wasm blazor and wasi 2Takao Tetsuro
 

Similar to Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT (20)

Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
 
オープンソースカンファレンス OSC 2014 エンタープライズ 東京 ownCloud 法人向けオンラインストレージ マルチデバイスファイル共有ソリューション
オープンソースカンファレンス OSC 2014 エンタープライズ 東京 ownCloud 法人向けオンラインストレージ マルチデバイスファイル共有ソリューションオープンソースカンファレンス OSC 2014 エンタープライズ 東京 ownCloud 法人向けオンラインストレージ マルチデバイスファイル共有ソリューション
オープンソースカンファレンス OSC 2014 エンタープライズ 東京 ownCloud 法人向けオンラインストレージ マルチデバイスファイル共有ソリューション
 
DEV-001_オープンソース エディタ Visual Studio Code の極意
DEV-001_オープンソース エディタ Visual Studio Code の極意DEV-001_オープンソース エディタ Visual Studio Code の極意
DEV-001_オープンソース エディタ Visual Studio Code の極意
 
Microsoft Azure Update 20151112
Microsoft Azure Update 20151112Microsoft Azure Update 20151112
Microsoft Azure Update 20151112
 
余ったPCをルータに変える、ソフトウェアルータ「SEIL/x86」
余ったPCをルータに変える、ソフトウェアルータ「SEIL/x86」余ったPCをルータに変える、ソフトウェアルータ「SEIL/x86」
余ったPCをルータに変える、ソフトウェアルータ「SEIL/x86」
 
Hybrid Azure AD Join 動作の仕組みを徹底解説
Hybrid Azure AD Join 動作の仕組みを徹底解説Hybrid Azure AD Join 動作の仕組みを徹底解説
Hybrid Azure AD Join 動作の仕組みを徹底解説
 
Visual studio de debug
Visual studio de debugVisual studio de debug
Visual studio de debug
 
Xilinx SDSoC(2016.2)解体新書ソフトウェア編
Xilinx SDSoC(2016.2)解体新書ソフトウェア編Xilinx SDSoC(2016.2)解体新書ソフトウェア編
Xilinx SDSoC(2016.2)解体新書ソフトウェア編
 
The Chef integrations Z Cloud(Joyent)
The Chef integrations Z Cloud(Joyent)The Chef integrations Z Cloud(Joyent)
The Chef integrations Z Cloud(Joyent)
 
2019 jetson azure_hands-on
2019 jetson azure_hands-on2019 jetson azure_hands-on
2019 jetson azure_hands-on
 
Xilinx SDSoC(2016.3)解体新書ソフトウェア編
Xilinx SDSoC(2016.3)解体新書ソフトウェア編Xilinx SDSoC(2016.3)解体新書ソフトウェア編
Xilinx SDSoC(2016.3)解体新書ソフトウェア編
 
JETSON 最新情報 & 自動外観検査事例紹介
JETSON 最新情報 & 自動外観検査事例紹介JETSON 最新情報 & 自動外観検査事例紹介
JETSON 最新情報 & 自動外観検査事例紹介
 
Microsoft Intelligent Edge Technologies
Microsoft Intelligent Edge TechnologiesMicrosoft Intelligent Edge Technologies
Microsoft Intelligent Edge Technologies
 
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
 
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジにJetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
 
Microsoft Intelligent Edge Technologies
Microsoft Intelligent Edge TechnologiesMicrosoft Intelligent Edge Technologies
Microsoft Intelligent Edge Technologies
 
RoR周辺知識15項目
RoR周辺知識15項目RoR周辺知識15項目
RoR周辺知識15項目
 
Open Shift v3 主要機能と内部構造のご紹介
Open Shift v3 主要機能と内部構造のご紹介Open Shift v3 主要機能と内部構造のご紹介
Open Shift v3 主要機能と内部構造のご紹介
 
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
 
Wasm blazor and wasi 2
Wasm blazor and wasi 2Wasm blazor and wasi 2
Wasm blazor and wasi 2
 

More from Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)

AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track2-1] ディープラーニングのロボット応用事例 ーデータからエクスペリエンスへー
[Track2-1] ディープラーニングのロボット応用事例 ーデータからエクスペリエンスへー[Track2-1] ディープラーニングのロボット応用事例 ーデータからエクスペリエンスへー
[Track2-1] ディープラーニングのロボット応用事例 ーデータからエクスペリエンスへーDeep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 

More from Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ) (20)

Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービスEdge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
 
DLLAB Healthcare Day 2021 Event Report
DLLAB Healthcare Day 2021 Event ReportDLLAB Healthcare Day 2021 Event Report
DLLAB Healthcare Day 2021 Event Report
 
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
 
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
 
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
 
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
 
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
 
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
 
「言語」×AI Digital Device
「言語」×AI Digital Device「言語」×AI Digital Device
「言語」×AI Digital Device
 
深層強化学習と実装例
深層強化学習と実装例深層強化学習と実装例
深層強化学習と実装例
 
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
 
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
 
Jetson 活用による スタートアップ企業支援
Jetson 活用による スタートアップ企業支援Jetson 活用による スタートアップ企業支援
Jetson 活用による スタートアップ企業支援
 
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
 
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
 
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
 
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
 
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
 
[Track4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~[Track4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
 
[Track2-1] ディープラーニングのロボット応用事例 ーデータからエクスペリエンスへー
[Track2-1] ディープラーニングのロボット応用事例 ーデータからエクスペリエンスへー[Track2-1] ディープラーニングのロボット応用事例 ーデータからエクスペリエンスへー
[Track2-1] ディープラーニングのロボット応用事例 ーデータからエクスペリエンスへー
 

Recently uploaded

論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizesatsushi061452
 
ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521
ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521
ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521Satoshi Makita
 
5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一
5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一
5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一瑛一 西口
 
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)keikoitakurag
 
論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation
論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation
論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose EstimationToru Tamaki
 
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdfAyachika Kitazaki
 
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptxssuserbefd24
 
Intranet Development v1.0 (TSG LIVE! 12 LT )
Intranet Development v1.0 (TSG LIVE! 12 LT )Intranet Development v1.0 (TSG LIVE! 12 LT )
Intranet Development v1.0 (TSG LIVE! 12 LT )iwashiira2ctf
 
論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers
論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers
論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayersToru Tamaki
 
部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員
部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員
部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員Sadaomi Nishi
 
クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑
クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑
クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑Akihiro Kadohata
 
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...atsushi061452
 

Recently uploaded (12)

論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
 
ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521
ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521
ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521
 
5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一
5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一
5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一
 
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
 
論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation
論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation
論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation
 
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
 
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
 
Intranet Development v1.0 (TSG LIVE! 12 LT )
Intranet Development v1.0 (TSG LIVE! 12 LT )Intranet Development v1.0 (TSG LIVE! 12 LT )
Intranet Development v1.0 (TSG LIVE! 12 LT )
 
論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers
論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers
論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers
 
部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員
部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員
部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員
 
クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑
クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑
クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑
 
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
 

Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT