Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

ITコーディネーター沖縄: Microsoft 画像認識ツールハンズオン

Cognitive Services の Custom Vision Services の位置づけご説明資料です。Image Classification, Object Detection の課題の Transfer Learning、Active Learning 用のポータル組み込み済み。そして アノテーション、モデルのバージョン管理、そしてREST公開が詰まったサービスです。

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

ITコーディネーター沖縄: Microsoft 画像認識ツールハンズオン

  1. 1. 画像認識 ツールの今を知る Cognitive Services: Custom Vision Services 畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama | @dahatake Architect && Software Engineer && Applied Data Scientist (目指している) Microsoft Japan
  2. 2. 画像の中に鹿がいるか? 画像の中の どこに鹿がいるか? 画像の中の どこに鹿がいるか ピクセル単位で? 似た写真はどれか? Image Classification Object detection Image segmentation Image Similarity Similar image Query imageYes
  3. 3. Jabil, プリント基板の欠陥検出 Schneider Electric, サーキットブレーカーの欠陥検 出 Shell, パイプの在庫を数える Land O’Lakes, 持続可能な農業のため、高校写 真から土地の種類の正確な分類 Brillio – 商品の写真検索 Image Classification Object detection Image segmentation Image Similarity Darlie, 商品欠品検査
  4. 4. 深層学習による主な画像解析 Image Classification Object Detection What? What? Where? What? Where? Shape? What are specified? Algorithms CNN Fast(er) R-CNN Mask R-CNN Microsoft の例 Custom Vision, CNTK Custom Vision, CNTK ..(In near future?) 複雑 単純
  5. 5. Cognitive Services Knowledge miningMachine Learning
  6. 6. モデルのパフォーマンスを含めて、技術面・ビジネス面の状況を監視 “4丁目のカフェは 混んでいる?” “最寄りのカフェ は?” Custom Vision Service “Quiet store” “Busy store”“Wheelchair” “Component” Labelled images Active Learning Azure Functions Azure Blob Storage Labeling PyTorch / TensorFlow Images HD Insight SparkAzure Functions Container – Windows/Linux (On-Prem/Edge) Web Service Manufacturing Line Surgery Cameras… Bot App CCTV Object detection Custom Models Cognitive Services Custom Model Custom Model 複雑性–出来る事
  7. 7. Language Vision Speech Decision Web search Bing Spell Check Custom Vision Personalizer Form Recognizer Neural Text-to-Speech Anomaly Detector Content Moderator Custom Speech Text-to-Speech Conversation transcription capability Face Video Indexer Ink Recognizer Computer Vision Language Understanding QnA Maker Text Analytics Translator Text Bing Web Search Bing Custom Search Bing Video Search Bing Image Search Bing Local Business Search Bing Visual Search Bing Entity Search Bing News Search Bing Autosuggest Speech-to-Text
  8. 8. Language Vision Speech Decision Web search Bing Spell Check Custom Vision Personalizer Form Recognizer Neural Text-to-Speech Anomaly Detector Content Moderator Custom Speech Text-to-Speech Conversation transcription capability Face Video Indexer Ink Recognizer Computer Vision Language Understanding QnA Maker Text Analytics Translator Text Bing Web Search Bing Custom Search Bing Video Search Bing Image Search Bing Local Business Search Bing Visual Search Bing Entity Search Bing News Search Bing Autosuggest Speech-to-Text
  9. 9. Language Vision Speech Decision Web search Bing Spell Check Custom Vision Personalizer Form Recognizer Neural Text-to-Speech Anomaly Detector Content Moderator Custom Speech Speech-to-Text Text-to-Speech Conversation transcription capability Face Video Indexer Ink Recognizer Computer Vision Language Understanding QnA Maker Text Analytics Translator Text Bing Web Search Bing Custom Search Bing Video Search Bing Image Search Bing Local Business Search Bing Visual Search Bing Entity Search Bing News Search Bing Autosuggest https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/cognitive-services-container-support
  10. 10. • Image Classification と Object Detection • Cloud でのフルマネージド環境 • データセット管理 • REST API • 作業のための Web Portal • ラベリング, トレーニング実施およびイテレーションの評価 • REST API も • Transfer Learning = 極めて少ないデータセット • 評価時: 30枚程度 • Production: 50枚程度 (推奨値) • 6 MB未満 (推論時は 4MB) • ドメイン毎の初期モデル • Active Learning のワークフロー • 学習品質を高めるための自動チューニング • データセット内のデータバランス調整 • Negative セット • Data Augmentation • Model のエクスポート • ONNX, CoreML, Tensorflow, Container など //customvision.ai
  11. 11. Azure Machine Learning Cognitive Service Cognitive Service Customize
  12. 12. 会員数 4,150 名 全国 6 都市で 36 回イベント開催 福岡 大阪 広島 名古屋 東京 札幌 オンライン・オフライン含めた 機械学習教育講座の全国での推進 機械学習 SI エコシステム日本最大の AI コミュニティ https://dllab.connpass.com/
  13. 13. • AI や 機械学習の最新の トレーニング • 概要・基礎・チュートリアル • 自分に適した、トレーニングコースの作成 • AI Business School • Conversational AI • AI Services • Machine Learning • Autonomous System • Responsible AI aischool.microsoft.com
  14. 14. Step-by-Step Learning Achievements スムーズな学習環境  無料  日本語対応  ブラウザーのみ。ハンズオ ン環境も含めて  ダウンロード可能なサンプ ルコード  Product/Service, 技術レベル, job role, などに応じたガイダ ンス  Videos, チュートリアル, ハン ズオン  スキルアップを促す  ユーザー プロファイ ル毎に カスタマイズ www.microsoft.com/learn
  15. 15. © 2019 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本情報の内容(添付文書、リンク先などを含む)は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。

×