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K-ruby LTスライド

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2019.10.31 K-Ruby#24
https://k-ruby.connpass.com/event/151523/

Published in: Education
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K-ruby LTスライド

  1. 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. 2. Agenda About me エッジコンピューティング Object Detection まとめ 2
  3. 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 3
  4. 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. 5. エッジコンピューティングを ご存知ですか? 5
  6. 6. エッジデバイスを ご存知ですか? 6
  7. 7. IoTシステムの例 7 AWS Lambda Amazon S3 AWS Cloud AWS IoT CoreIoT Devices
  8. 8. 8 AWS Lambda Amazon S3 AWS Cloud AWS IoT CoreIoT Devices エッジデバイス
  9. 9. 9 AWS Lambda Amazon S3 AWS Cloud AWS IoT CoreIoT Devices エッジデバイス
  10. 10. AWS Cloud AWS Lambda Amazon S3 AWS IoT CoreIoT Devices Amazon DynamoDB k-rubyなので Rubyで実装 作っていたシステム
  11. 11. AWS Cloud AWS Lambda Amazon S3 AWS IoT CoreIoT 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. 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. 13. Object Detectionとは? 13
  14. 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. 15出典:https://coral.withgoogle.com/
  16. 16. 16出典:https://gigazine.net/news/20180208-capsnet/
  17. 17. モデル 17
  18. 18. モデル 18
  19. 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. 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. 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. 22. デモを試してみます 22
  23. 23. まとめ 24
  24. 24. 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

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