セーフィー株式会社要素技術開発部のおにきです。 クラウドカメラを用いた画像解析の開発を担当しています。 AWSのMLOps環境である Sagemaker について調査しました。試しに物体検出アルゴリズムである YOLOv4 の学習環境を作ってみたので紹介します。今回学習環境としてYOLOv4の著者Alexey Bochkovskiy氏が公開している ソースコード を利用しています。これはYOLOv3までの著者であるJoseph Redmon氏の開発していたフレームワークである Darknet をブランチし

セーフィー株式会社 プラットフォーム開発部のソフトウェアエンジニア 鈴木敦志です。 セーフィーでは動画データの利活用を進めるため 顔認識来店分析サービス Safie Visitors などAI技術を活用したサービスの開発を行っております。 画像認識AI応用サービスを開発するには、一般的な用途 (顔認識や物体検知など) に対応する学習済みのAIモデルを使用するか、あるいは特定の用途 (不良品検知など) のために自前でAIモデルの構築・運用を行う必要があります。 一方で、「ドアが開いているか知りたい」「商品が

はじめに こんにちは。ZOZO研究所の shikajiro です。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker, Flask, Terraform, Airfl

aptpod Advent Calendar 2019 18日目を担当させていただきます 上野 と申します。 昨年も ARKit2.0が凄い。あなたの見ている方向を記録、可視化するデモ という記事で参加させていただきまして、 今年もiOS系で記事を書かせていただこうと思います。iOSアプリエンジニアのみなさんよろしくお願いします。 さて、今回のフォーカスする内容ですが、、、 皆さん、、Metalって使ってる、、、、？ 昨年の記事では ARKit 、 SceneKit といったフレームワークを使用しています

本ブログへいらっしゃったみなさま、初めまして。 aptpod Advent Calendar 2019 5日目担当のsetoです。入社4ヶ月(2019/12/05現在)で、機械学習系の案件や自社プロダクト付加価値向上のための技術調査に従事してます。社内メンバーの技術領域が多彩で刺激を受けながらお仕事しています。 本記事では、エッジデバイスに採用したJetson Nanoの出力結果とクラウド推論に採用したAmazon SageMakerのエンドポイントの出力結果が同じにならない問題に遭遇し、解決するのに苦労

こんにちは！ 2019/4/18 - 20に福岡国際会議場で開催されたRubyKaigi 2019にZOZOテクノロジーズもRubyスポンサーとして協賛しました。 弊社からも8名のエンジニア（ @takanamito , @rllllho , @katsuyan121 , @TrsNium , @AmatsukiKu , @takeWakaMaru666 , Takehiro Shiozaki , @sh_ngsw ）が参加し、SREスペシャリストである瀬尾（ @sonots ）が登壇しました！ 今年のR

こんにちは、バックエンドエンジニアの田島（ @katsuyan121 ）です。 5/31〜6/2にかけて仙台で開催されたRubyKaigi2018に、スタートトゥデイテクノロジーズから5人が参加しました。 今年のRubyKaigiは3日間で50を超える講演があり、参加者も1000人を超える大変大規模なカンファレンスでした。たくさんの講演の中で、スタートトゥデイテクノロジーズのエンジニアが興味を持ったものを、この記事でいくつか紹介します。 また今回スタートトゥデイテクノロジーズはスポンサーブースを出展したの

こんにちは、フロントエンド開発部の荒井です。 先日VASILYでは開発合宿が行われました。本記事では私が合宿で使用したHeadless Chrome + Puppeteerを紹介したいと思います。 開発合宿のテーマ決め 合宿での開発内容は個人に委ねられており、普段出来ない開発を自由に行うことが出来ました。各々興味深いテーマを持ち寄っており、非常に面白い開発合宿でした。私も何をテーマにするか非常に悩みましたが、今後の業務のことも考え、久しく触れていなかったヘッドレスブラウザを使用した開発を行うことにしました

こんにちは、お久しぶりです。mediba広告システム開発部の原です。 前回はpython+TensorFlowで画像から顔認識と分類をする簡単なモデルについて書きました。 機械学習で芸能人の顔を分類してみよう！ で、今回ですが、やっぱり流行りのアレ。 流行ってますよね、pix2pix！ ということで、pix2pixを使うのに必要な学習素材を動画から簡単に作れますよ、今すぐ始められますよ、という内容です。 開発環境 最初に環境の話です。 本記事の作成・検証環境は以下のとおりです。 Mac OS X 10.1

こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 2016年6月6日~9日に開催された第30回人工知能学会全国大会に行ってきました。私は画像系及び深層学習に興味があるので、特に画像系と深層学習系セッションを見て回りました。 そこで主に自分が見たセッションを元に、今年の人工知能学会の画像に関わる深層学習の発表をまとめてみました。 私が見た・読んだ範囲で、「 各分野にCNNを適用した研究 」「 画像系深層学習の理論的な研究 」「 画像ではないが気になった深層学習の研究 」に分けて紹介します。 自分