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Firebase AutoMLのオンデバイス実行とCameraXを組み合わせた新しい価値を秒で試す
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Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
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Yui Matsuura
May 13, 2019
Programming
3
1k
Firebase AutoMLのオンデバイス実行とCameraXを組み合わせた新しい価値を秒で試す
Yui Matsuura
May 13, 2019
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Transcript
Firebase AutoMLのオンデバイス実行と CameraXを組み合わせた新しい価値を秒 で試す Google I/O 2019 わいわい報告会 @teshi04
てし @teshi04 Yui Matuura Merchari/Android
デモ
いままでのAndroidのカメラ • いろいろな端末がある • Camera APIは複雑 ◦ なにもかも自分でやらないといけなくて大変 ◦ start,
stopしたり、破棄されるときにcloseしたり • ML Vision APIを使ってQRコードを読み取りたいだけなのにCameraに詳しくはなら ないといけない • google/cameraview
CameraX • Jetpack camera support liblary • Android 5.0(API level
21)〜 • Camera2
CameraX • シンプルで使いやすい • 基本的なUsecase ◦ Preview ◦ Image analysis
◦ Image capture • CameraX Test Labで何百ものデバイスでテストされていて、問題が修正されていく のでデバイスごとに固有のコードを書かなくてもよくなる
Preview
Take Photo
Analyze images
ML Kit for Firebase
AutoML Vision Edge
Firebase AutoML Vision Edge 1. インポートする 2. ラベルをつける 3. モデルをトレーニングする
None
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Firebase ML KitをCustom Modelとして組み込む
まとめ • CameraXの登場でカメラアプリが作りやすくなった • Firebase AutoMLの登場でAIアプリの開発が身近になった • AutoMLは1000枚トレーニング時間3時間まで無料なので試してみような!
参考 • CameraX ◦ https://developer.android.com/training/camerax • AutoML Vision Edge ◦
https://firebase.google.com/docs/ml-kit/automl-image-labeling?authuser= 0%3Fhl%3Den • MLのマテリアルデザイン ◦ https://material.io/collections/machine-learning/patterns-for-machine-lear ning-powered-features.html
Thanks