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コードを書かずにAIを構築してみる ー 失敗編

  • コードを書かず、AWSのサービスを使いAIを構築してみる
  • 例として、六角ボルト長の判別を行う
    • ちなみに肉眼では、ぱっと見で違いが判りにくかった
    • AIもうまく判別できていなかった より学習データの量・質共に向上させる必要がある

学習データの作成

学習データの拡張

参考

学習データ数の見積

  • パラメータ: 1(ボルト長)

    回転方向数 * マスク・切抜パターン数 * 撮影枚数 > 10

ここで、

マスク・切抜パターン数 = 3パターン

回転画像数 = 4方向

なので、

必要撮影枚数は最低1枚以上

学習結果のテスト用も含め、今回は2つのボルトを15枚ずつ 計30枚撮影する

学習データ数は計 360となる

学習データの登録

  • S3に上げる前に余白の切取り・正規化・回転処理・マスク・切り抜き処理は済ませておく
  • Amazon SageMaker Ground Truthでラベリングする

参考:
Amazon SageMaker Ground Truth を試してみる

学習

  • Amazon Rekognition Custom Labelsは2020/04現在東京リージョンでは使えない

  • 学習データ例:20mm
    study_20mm.png

  • 学習データ例:25mm
    study_25mm.png

参考:

Amazon Rekognition Custom Labels でアーモンドとピーナッツの判別モデルを作ってみた。
Amazon SageMaker 物体検出モデルの構築 ~Honey Bees~

学習データセットの作成

先ほど作ったAmazon SageMaker Ground Truthのデータを使う

data_set.png

学習実行

study.png

  • 今回は40分で終了

学習結果評価

study_result.png

  • この時点ではまずまずの結果だとおもっていた

各パラメータの意味

参考:
Amazon Rekognition Custom Labels を使って自分ちの猫を見分ける!

テスト

CLIにて確認

2020/04現在 Windows最新版CLI未対応

result-20mm.png

!???
result-25mm.png

まとめ

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