ディー・クルー・テクノロジーズのブログ。ノウハウ・技術解説・近況の活動をお伝えする場です。PACMANこんにちは。チャレンジの3回目です。作成したPOCには大きく3つの課題がありました。どのような対策を施し克服したのかご紹介します。今後の展開データ注釈の課題克服まず、時間のかかるプロセスである、データ注釈(アノテーション)の課題解決です。イメージを生成する”」こと。使用し自ら注釈モデルを作成しました。製作した注釈モデルアプリケーションこのアプリケーション製作は慣れていれば非常に簡単です。つのウィンドウで構成されています。左側が入力画像、右側が出力マスクです。「車の位置にある左側の画像をクリック」する、たったこれだけです。これにより、右側のマスクが自動的に更新されます。ちなみに同じ場所をもう一度クリックすると削除できます。キーコントロールで画像を保存、次の画像を選択、ポイント設定という流れでザクザクと設定を進められます。(すべての画像が同じディレクトリにあると想定ですが)簡単とはいえども、画像数が多いと当然ながら非常に時間がかかります。モデルを作成しました。モデルを使用して、残りの画像に注釈を付け作業を簡略化できました。そもそもの元画像にミスが多かったせいで、手動で手直しも発生しましたが、とはいえゼロから画像に注釈を付けるよりもはるかに高速で処理できました。次に、注釈モデルアプリの中のAIモデルですが、IoT環境で使うため、プログラムサイズの軽量化が必要です。つの部分で構成されています。セットが小さかったため、私はこのアプローチを採用しました。セクションのみがトレーニングされますので効率的です。事前にトレーニングされているため、画像内の多くの低レベルの特徴を検出できます。ほうは、前工程のMobilenetの検出後画像をさらにフィルタリングし、車のみが検出できるようにしました。メガバイト)にまで縮小できました。次に、データセットの問題です。前回2回目のブログで私は、駐車場画像のデータセットに偏りがあると、駐車場監視AIモデルの学習がうまく進まないこと、駐車場においては主に7つのデータセットの課題があるとお伝えしました。そこで私は駐車場データの増強やデータセットの制限を克服するために、以下のようなアプローチを試みました。データサンプリングデータ分析において、データセットの中から有意な情報を得るため、データの一部を抽出することをサンプリングと言います。ヒストグラムの棒のことを英語ではbin(ビン)と言いますが、ある抽出データがどのビンに属するのかの定義を決めていきます。駐車場の画像データを、ビン(bin)に配置します。駐車場の場合は駐車台数がキーになります。駐車場AIデータのトレーニング中は、これらのビンに配置した画像をランダムに選択しAIに答えさせていきます。昼と夕方では明るさが違うので、AIにより賢くなってもらうには、これらの状態でのサンプリングも必要になります。(平均)、明るい、中間、暗いへと分けました。データをより均等に分散させて、トレーニング中のバイアスを減らすことがAIにより賢くなってもらうために必要です。特定の駐車台数、特定の明るさのデータが十分にない区間も存在します。したトレーニングデータのバイアスを補い均質化する技術としてランダムパッチがあります。画像の一部分にランダムなパッチを当てて、ふたをします。すると、画像内の車の数が変化しますので、違う台数条件のデータを学習させることができます。(ぼかし、シャープ化)も必要と感じ実施しました。ミラーリングデータ増強の方法にミラーリングというものがあります。画像をランダムな角度に水平方向に反転させ、鏡映しのような画像をつくるのですが、私は今回これも用いてみました。以上をマークすることができました。メガバイト未満のモデルも構築できると想定しています。モデルをゼロからトレーニングできません。費用と時間がそれなりにかけて、より多くのデータを収集していく方法は当然ありますが、予算や時間が限られる研究者も大勢いると思います。モデルを使用してトレーニングデータを合成する方法で解決できる可能性に期待しています。モデルのトレーニングに使用するプロセスです。データの未来である”大きなAIがエッジAIのトレーニングをサポートすることが当たり前の世界に1歩でも近づけていきたい。私はこのように強く思っています。次は、他のエッジAI開発事例についても、お話しできればと思います。電源フィルタkeyboard_arrow_upディー・クルー・テクノロジーズ。