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新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
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NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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画像認識とIoT
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画像認識とIoT WakU2 宮本 博徹
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自己紹介
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Webシステム開発 半導体フォトマスク検査装置開発 コワーキングスペースでノマドプログラマ
4.
IoTといえばリアルタイム解析
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7.
8.
画像は難しい
9.
リアルタイムで送るには データ量が大きすぎる
10.
※jpegエンコード後のデータ量 生データだと900KB程度
11.
画像データがなくても、画像認識 結果だけクラウドに送れば良い
12.
RaspberryPi3
13.
現代の画像認識精度はどのくらい?
14.
RaspberryPi3(6,000円くらい)と カメラモジュール(4,000円くらい)
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16.
画像認識アルゴリズムといえば
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Google Cloud Vision •
画像認識API(2016年2月β版 リリース) • 画像データさえあれば一瞬で 結果を返してくれる
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OCR
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20.
21.
顔認識
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23.
顔Rect 感情 左目の左端 目の角度 etc
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カテゴリ分類
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26.
作物 植物 果物
27.
β版だし仕方ないか
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29.
車 ミニバン 小型電化製品
30.
β版だし仕方ないか
31.
カテゴリが大雑把すぎる ↓ ミッションクリティカル(例えば鮮魚の種類 を分類するとか)なニーズには対応できない
32.
自前(オンプレミス)で自分好みの 分類器を作れば良い
33.
DeepLearning(CNN) • RaspberryPiローカルで DeepLearning • いくら処理を行おうが、1円も 取られない •
通信によるオーバーヘッドが ない • アルゴリズムプラットフォー ムの技術水準に依存しない
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コーヒーカップ
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適切なトレーニングでミッションク リティカルなニーズにも対応可能
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APIと違って自前で色々 やらないといけない それはいい、そんなことより・・
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画像1枚(640x480)を16ピクセルおきに 走査分類するだけでも66分かかる
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人は情報の90%を 視覚的に得ている
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ご静聴ありがとうございました
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西東京版IoTLT vol.0 • 会場:コワーキングスペース WakU2(JR「八王子駅」徒歩 5分、京王線「京王八王子駅」 徒歩10分) •
定員:50名程度 • 日時:8/25(木)19:30〜 • http://iotlt.connpass.com/event/ 33082/ • LT希望者募集中!