WindowsMLとCustomVisionを使ったUWPアプリケーションの作成方法を説明します。

1. WindowsMLを使った
UWPアプリの作り方
クライアントDevDay@関西
2018/06/16
林 宜憲（Hayashi Yoshinori）@linyixian

2. 自己紹介
林 宜憲（はやし よしのり）@linyixian
株式会社リンシステムズ
Microsoft MVP for Windows Development
IoTデバイスについてなんかやってます。
最近はAIも始めてみました。

3. Agenda
 WindowsMLについて
 Custom Visionについて
 サンプルコード解説
 Demo

4. WindowsMLについて

5. WindowsMLについて
 ONNX形式の学習済みモデルを実行するためのAPIです。
 UWPアプリに、MLによる推論機能を実装することができます。
 既存の学習済みモデルを利用できます。

6. デモ１

7. デモ２

8. ONNX形式の変換
入力
Caffe2 〇
PyTroch 〇
CNTK 〇
MXNet 〇
Chainer 〇
TensorFlow 〇 〇
CoreML 〇 〇

9. 学習済みモデルの入手先
WindowsML
CoreML
caffe2
MXNet
TensorFlow

10. Custom Visionについて

11. Custom Vision
 ラベル付けをした画像をいくつかアップロードして、トレーニングを
行うだけで物体認識モデルが作成できます。
 出来上がったモデルはREST APIを使ったり、出力してアプリケーショ
ンに取り入れることで利用することができます。

12. サンプルコード解説

13. 環境
 Windows 10 April 2018 Update
 Windows 10 SDK 17134（最新版）
 VisualStudio2017

14. サンプルについて
 CustomVisonを使って顔認証はあまり精度はよくありません
 顔認証をする場合はFaceAPIを利用しましょう
 あくまでもCustomVisonとWindowsMLのサンプルです
URL
https://github.com/linyixian/decode_WindowsML_Sample

15. モデルの作成
データとして次の人たちの画像を使用します
1人目
ちょまどさん
2人目
デプロイ王子
3人目
参加者のどなたか
おまけ
私

16. 学習済みモデルを使用する手順
 モデルをロードする
 モデルへの入出力の設定を行う
 モデルにデータを入力する
 モデルからの出力結果を表示する

17. 入出力変数のタイプ
 Image型
 Map型
 Sequence型
 Tensor型

18. WindowsMLを利用するポイント
 CustomVisionから出力したモデルを使うポイント
 モデル変換ツール
 学習済みモデルビジュアライザー「Netron」
 https://github.com/linyixian/decode_WindowsML_Sample

19. Demo

20. まとめ
CustomVision を使うと簡単に物体認識モデルが作成できる
WindowsML はほぼすべての Windows10 デバイスで動作する
WindowsML は独自に作成したモデルも利用できる
でもやっぱり Python はやらないとね

21. ご清聴ありがとうございました