物体検出向けクラウドサービスの比較

概要

物体検出のために各クラウドベンダーの機械学習サービスの比較を行った。

要求仕様

• Object Detection（分類だけでなく、位置も特定する画像認識）
• 固有の教師ラベル（犬、猫、人などの一般的なものではない）

結論

Amazon SageMakerを採用

理由

• GPU利用可能
• 用意したデータで学習可能なため、任意の教師ラベルを利用可能
• 同一ベンダーがFaaS（Function as a Service）を提供（場合によっては必要になるため）
  • AWS Lambdaが利用可能
  • Azure Functionsはpythonをサポートしていない模様
  • Google Cloud Functionsはまだベータ版

他の候補

• Google Cloud AutoML
  • まだalpha版
• Google Cloud Machine Learning Engine
  • 前述のように、GCPのFaaSはベータ版なため見送り
• Azure Machine Learning Studio
  • GPUの利用可否が不明
• Azure Machine Learning services
  • まだpreview版
• Azure Batch AI
  • まだpreview版
• Azure Custom Vision
  • まだpreview版
• その他、色々なAPI
  • 所定の認識を行うのみで、任意の教師ラベルが使えない

所感

機械学習サービスとしては、GoogleのCloud Machine Learning Engineも検討の余地があった。結局、FaaSなどの周辺サービスの充実度合いでAWSを使った。
Azureは全般的にpreview版が多く、機械学習では出遅れている印象。また、機械学習に限ったことではないが、C#を第一にサポートしており、Windows環境で開発していない人間には使いにくい。