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ハムスター検出器を1日で作ってみた #NGK2018B

amay077
December 22, 2018

ハムスター検出器を1日で作ってみた #NGK2018B

amay077

December 22, 2018
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  1. About Me • 奥山裕紳 - @amay077 (あめい) • 業務系プログラマ •

    愛知県東部で働くフルリモートワーカー • Android, iOS, Xamarin, C#, Kotlin, TypeScript … • … AWS, Azure, Firebase, Salesforce, Geolocation Work for is silver sponsor of NGK2018B
  2. 1. 配信PCに映ってるカメラ映像を30秒ごとにスク ショ 2. 各画像に「起きてる」「寝てる」を目視でタグ 付け 3. 半分を「教師データ」に、もう半分を「検証用 データ」に 4.

    Custom Vision に教師データをアップして学習 5. 検証データで評価 起 起 起 寝 寝 寝 起 起 起 寝 寝 寝 教師データ 検証用データ 起 寝 寝 教師データ 起 起 寝 検証用データ or 起 寝
  3. 1. 配信PCに映ってるカメラ映像を30秒ごとにスク ショ 2. 各画像に「起きてる」「寝てる」を目視でタグ 付け 3. 半分を「教師データ」に、もう半分を「検証用 データ」に 4.

    Custom Vision に教師データをアップして学習 5. 検証データで評価 起 起 起 寝 寝 寝 起 起 起 寝 寝 寝 教師データ 検証用データ 起 寝 寝 教師データ 起 起 寝 検証用データ or 起 寝 Custom Vision が 4. でやってくれる っぽかったのでやめた 同上
  4. 画像収集とタグ付け • 定期的にスクショを撮るフリーソフトで • 30秒ごと • PM6:00 ~ 翌AM9:00(15時間) •

    加工は一切なし • 計1,943枚 を目視でタグ付け • 「寝ている」 – 1,717枚 • 教師データにしたのは200枚程度(データ数均衡保持) • 「起きている」 – 226枚
  5. これから FaaSで定期的に「起きてる判定」をして、 YouTube ライブチャットに投稿します 1. 配信PCからクラウドストレージに画像UP 2. FaaS(Azure Function)で画像Trimして 3.

    Cognitive Service API で起きてる判定して 4. 結果をYouTubeライブチャットに投稿 課題 • 掃除した後、「同じ場所を寝床にするか分から ない」