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
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。
Agenda
 WindowsMLについて
 Custom Visionについて
 サンプルコード解説
 Demo
WindowsMLについて
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。
デモ1
デモ2
ONNX形式の変換
入力
Caffe2 〇
PyTroch 〇
CNTK 〇
MXNet 〇
Chainer 〇
TensorFlow 〇 〇
CoreML 〇 〇
学習済みモデルの入手先
WindowsML
CoreML
caffe2
MXNet
TensorFlow
Custom Visionについて
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。
サンプルコード解説
環境
 Windows 10 April 2018 Update
 Windows 10 SDK 17134(最新版)
 VisualStudio2017
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
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
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
入出力変数のタイプ
 Image型
 Map型
 Sequence型
 Tensor型
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
Demo
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
ご清聴ありがとうございました

WindowsMLを使ったUWPアプリの作り方