2019.11.14 アスクル社内勉強会 LT資料

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. Agenda
About me
エッジコンピューティング
Object Detection
Demo
まとめ
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3. 営業です
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4. Webの話は特にしないです
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5. 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
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6. 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
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7. 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
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基本的におもちゃ(デバイス)を触って遊んでます

8. GANGAN’s 関連キーワード
 Raspberry Pi・Arduino・Jetson Nano(帰ってから)
 Google Coral Edge TPU(GCPのAutoML Vision Edgeらへんです)
 深層学習(物体検出・自然言語とかは少々)
 深層学習を用いた物体検出
 AWS (主にAWS IoT)
 Azure (IoTらへん)
 GAS (LINE BOTでこたにさんにお世話になりました)
 エッジコンピューティング
 IoT
 Python
 ダンススタッフ・イベント裏方改善
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9. エッジコンピューティングを
ご存知ですか？
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10. エッジデバイスを
ご存知ですか？
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11. IoTシステムの例
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AWS Lambda
Amazon S3
AWS Cloud
AWS IoT CoreIoT Devices

12. 12
AWS Lambda
Amazon S3
AWS Cloud
AWS IoT CoreIoT Devices
エッジデバイス

13. 13
AWS Lambda
Amazon S3
AWS Cloud
AWS IoT CoreIoT Devices
エッジデバイス

14. 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
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15. 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
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出来たら
よかったなあ

16. 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
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17. Object Detectionとは？
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18. 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)
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19. 19

20. 20

21. モデル
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22. モデル
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23. 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
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24. 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
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25. 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
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26. 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
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27. デモを試してみます
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28. デモを試しません
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29. デモでやりたかったこと
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30. まとめ
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31. 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。
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32. 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。
ロボティクス・R&Dとか
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