20191219 JAWS-UG名古屋 AWS re:Invent2019大復習（+忘年会）で登壇した資料です。「Amazon Rekognition の新機能カスタムラベルを使ってみよう」

1. Amazon Rekognition の新機能
カスタムラベルを使ってみよう
JAWS-UG名古屋 筒井孝典（つついたかのり）
20191219 JAWS-UG名古屋 AWS re:Invent2019大復習（+忘年会） 1
@nori2takanori
本日のハッシュタグ
#jawsug #jawsug_nagoya

2. Amazon Rekognition とは
•画像、動画の物体、人物、テキストなど
の検出ができるサービス
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AWSの学習済モデル
→マニアックなもの
は、用意されてない

3. Amazon Rekognition カスタムラベル
•自分の用意した画像に、ラベル付けをし
て、検出できるようになった！！
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←通常のRekognitionの
キャラメルコーン結果は、
ナゲット、フライドチキン、食べ
物・・・（AWSは学習させていない）
これからは、
AWSがキャラメルコーンを学習してい
なくても、自分で学習させられる！

4. 本日の目標
忘年会ででてくるキャラメルコーンを
認識させたい！
やってみよう！（ニーズは無いが）
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5. Amazon Rekognition カスタムラベルの罠
•2019/12月時点で東京リージョンは用意
されていない。（バージニア北部、オレ
ゴン、オハイオ、アイルランド）
•マネジメントコンソールの表示言語を英
語表記しないとUse Custom Labels という
リンクが表示されない（日本語NG）
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6. プロジェクトの作成
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7. データセットの作成
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画像の場所選択
（アップロード）

8. 画像追加（アップロードの場合）
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手元にあった、キャラメルコーンと
チップスターをひたすら撮ってアップ
タイムスタンプで5時間前くらいから
準備はじめていることがバレる（笑）

9. ラベル定義
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10. アノテーション作業
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11. 作業（今回は37枚だけ。）
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12. モデル作成
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自動的に80%を学習
用の20%をテスト用
にしてくれる場合

13. トレーニング開始
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•ステータスが、TRAINING_COMPLETEDに
なるまで待つ
•37画像くらいで約１時間待ち
トレーニングは、約1ドル/時でできる。

14. テスト結果
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精度高い！転移学習
すげー！
この枚数で、
チップスターと
キャラメルコーンは、
簡単に認識できる

15. 推論APIの使い方
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16. 料金
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17. 結論
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•簡単に独自の画像認識APIができる。
•転移学習で、少量の画像でもある程度精
度がでる。
•ちょっとしたLTネタするのに、めちゃ使
えるw