LINE2020.01.01GoogleのAutoMLを使ってKaggleのデータセットを解析、またエッジ向けのモデルを作成してみました。機械学習の初心者の筆者でも簡単に試すことができ、非常に勉強になった旨を紹介します。Visionでエッジに組み込むKaggleのデータセットを使い、エッジのモデルを作成して「電子部品の画像認識」が(一応)出来ました。Kaggleのデータセットのダウンロード方法から、AutoMLを使ったエッジへの組み込み方法を紹介します。Edgeの紹介をしましたが、今回は最新版の使い方で説明します。TPUで画像認識を簡単に使えました。機械学習の画像認識を「始めたい」「業務に使いたい」方におすすめの記事です。...misoji-engineer.com2019.06.15Kaggleとは筆者が「Kaggle」を知ったきっかけはLT枠で参加したAIchi勉強会でした。(その際の記事はこちらから)AIの勉強会に初心者がLT枠で参加してみた!AIchi勉強会AI初心者の筆者が愛知開催のAIの勉強会に参加してきました。勉強会の参加方法、当日の様子、また知見ある有識者とも知り合えて非常に有意義だった旨を紹介します。AIの勉強会に初心者がLT枠...misoji-engineer.com2019.09.08勉強会で発表者の「u++」さんがKaggleの魅力を非常に面白く説明してくれました。Kaggleの詳細については「u++」さんの下記記事を見てもらった方が一番わかりやすいと思いますのでリンク先貼っておきます。Kaggleはデータサイエンティスト以外の方も十分に活用できるKaggleといえば「機械学習のコンペ」として今一番注目されています。初見の方は世界中のデータサイエンティストの方々が順位を競われていて、敷居が高いと感じるかもしれません。初心者の方でも始めれるようにQiita含めて多くの先人達がネット上に記事が挙がっています。筆者はまた違った(変な)視点でKaggleを有効活用させてもらいました。Kaggleのdatasetは種類が豊富Kaggleがオープンかつ人気なプラットフォームということもあり、多種多様なデータセットがあります。そのためエンジニアとしても非常に興味深い「データセット」が多く公開されています少し探しただけでも下記のような(電気技術者として)面白そうなデータセットが見つかりました。(PMSM)kaggle.comKaggleのデータセットのダウンロードは簡単おそらく多くのデータセットのプラットフォームがあると思いますが、Kaggleが一番簡単なのではと思います。Googleのアカウントでサインインすれば、「Download」をクリックするだけで入手できます。Kaggleのデータセットのライセンス形態は様々...データセットを使う上で気になるのがライセンスですが、結構バラバラでした。Domain」などライセンス形態は様々です。個人的な利用のみの範囲で使わせてもらいます。devices.kaggle.comAutoMLでKaggleのdatasetを評価・モデル作成する今回使うデータセットの中身を紹介しておくと「電子部品の写真」です。1万以上の写真が「IC」「LED」「リレー」「コンデンサ」など多くの種類に分類されていますまずはKaggleのデータセットをAutoMLで解析してモデル作成を行います。TPUで画像認識を簡単に使えました。機械学習の画像認識を「始めたい」「業務に使いたい」方におすすめの記事です。...misoji-engineer.com2019.06.15「新しいデータセット」を選択してインポートしていきます画像認識して物を分類させますので今回は「マルチラベル分類」を選択します。筆者は「パソコンから画像をアップロード」でKaggleからダウンロードしたZIPファイルをそのままインポートしましたAutoMLは「ZIP」ファイルも対応していますので、非常に楽に進めれます。Storage上の宛先」を選択する必要があります。「Browse」を押して新規にパケットの作成を進めていきますパケットの作成ではデフォルトの選択のまま進めてもらっても構いません。後ほどのモデル出力ではロケーションタイプを選択する必要があります「Region」「us-central1(アイオワ)」に選ばないと出力できませんもしデータセットと同じ場所にモデル出力まで行いたい方は予め上記のローケーションで選択しときましょう。それ以外はデフォルト設定の対応で大丈夫でした。無事インポート出来ました。AutoMLがデータセットにラベルまで付けてインポートするKaggleのデータセットがしっかりしているため、AutoMLがラベルまで付けてインポートしてくれました。非常に楽で助かります。AutoMLでデータセットをトレーニングさせるデータセットをトレーニングさせます。「トレーニング」のタブをクリックして「トレーニングを開始」⇒「Edge」を選択しました。trade-off」、「使用するMaxノード数...8」はデフォルトで対応しましたあとはAutoMLがトレーニングしてくれるのを待つだけです。AutoMLの料金は無料枠分で対応できました今回のAutoMLの料金は無料で対応できました。GCP登録の際に数万円分の無料枠のクレジットが貰えるので、そこから勝手に引かれた形になります。(約2000円分ぐらい引かれていました)1万点の画像で約150Mbyteぐらいのデータセットでこれぐらいの料金でした。料金に関してはあくまで参考扱いでお願いしますAutoMLでエッジのモデルを出力するトレーニングが終えましたら評価結果を確認できます。詳細を確認したい方は色々と見てみると良いと思います。トレーニングした結果を元に、モデル出力を行います。「テストと評価」のタブから使用するモデルを選択します。TPUを使いますのでCoralを選びました。先ほど説明しましたが、出力するパケットのリージョンには注意ください。「Region」「us-central1(アイオワ)」に選ばないとモデル出力できません(リージョンがデフォルトだとエラーが出ます)モデル完成後は色々な方法で出力できます。今回筆者はGCPのストレージ箇所を経由してダウンロードしました。電子部品の画像認識をテストするKaggleのデータセットから出力したモデルを画像認識に使用していきます。Acceleratorを使います。今回の画像認識させる詳細方法に関しては下記の応用編を参考にお願いしますラズパイでカメラの使い方!Pythonとコマンドの基本・応用例を紹介ラズベリーパイとカメラの使い方をまとめてみました。Pythonとコマンドのどちらでも写真・動画撮影が対応できる旨を紹介して、最後には画像認識まで実施してみます。ラズパイでカメラの使い方!Pytho...misoji-engineer.com2019.12.30AutoMLで出力したファイルの内、その中でモデルとラベルを使います。ファイル名の末尾が「_edgetpu_model.tflite」「_dict.txt」の2つです。TPUの使い方では少し修正が必要と思われます。ダウンロードしたものはラベルが並んでいるだけです。各ラベル名に1から順に「数字」と「スペース」を追加しときます。models/model-export_icn_edgetpu_tflite-e_parts_20191228_dict.txtKaggleのデータセットからの画像認識をテストするテスト(ラズパイの)環境は下記です。Acceleratorテストに使った電子部品は「(バッファ)IC」と「リレー(relay)」です。データセットの中身も把握・精査していませんが、適当に筆者の手元にあった電子部品を使いました。「リレー(relay)...ほんの少し認識できていました」おそらく動画で見てもらった方が分かりやすいと思います。下記Youtubeにアップしておきました。AutoMLでKaggleのデータセットを電子部品の画像認識に使ってみた今回はKaggleのデータセットを特に調整・修正もせずに画像認識させました。(AutoMLとしても100%デフォルト設定でモデル作っただけ...)それでも一応判別してくれましたので、ほんの少し手を加えれば結構使えるものにはなるかと思います。まとめKaggleの取り組み方としては少しずれているかもしれませんが、結構楽しめる使い方だと思います。piで産業・業務利用の使い方をまとめてみました。センサー、カメラ、プログラミングと多くのことがラズパイ1台で可能です。仕事でも使えて、自分自身の勉強にもなる活用方法を具体的に紹介します。未経験で社会人である筆者がPythonと機械学習を学ぶにあたって「今回の勉強方法はかなり実用的かつ効率的!」と強く実感した内容でしたので紹介したいと思います。普段全く英語を使わない筆者ですが、約10年ぶりにTOEICを受けて600点取れました。勉強期間は2週間でした。UAのクライアントを作成してPLCと接続テストしてみました。Github上で公開されている無料のオープンソースのライブラリを使用しています。誰でも簡単に「人間の姿勢」を推定して検出・解析できる方法を紹介していきます。TPU」が発売されました。Acceleratorとラズベリーパイを使って機械学習のデモを試してみます。piをPLC(シーケンサ)にしてpythonで制御してみたPythonのスクリプトでPLC(シーケンサ)を起動・停止まで行います。pi)」+「CODESYS」上で動作・デバッグしています。初心者向けの始め方・使い方FPGA初心者の筆者が評価ボードを購入して実際に動かすまでを記事にしました。Amazonでも買える手頃なFPGA評価ボードを選びましたので誰でも同様に始めることができます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。電源プライバシーポリシープライバシーポリシーはこちらからアーカイブ2020年2月2020年1月2019年12月2019年11月2019年9月2019年8月2019年7月2019年6月2019年5月2019年4月2019年3月2019年2月2019年1月2018年12月2018年11月2018年10月2018年9月2018年8月2018年7月2018年6月2018年5月2018年4月2018年3月2018年2月2018年1月2017年12月2017年10月2017年9月スポンサーリンク。