【オンライン】AWS+PyTorchで動かすMaskR-CNNハンズオン② 〜概論+demo推論〜

イベント内容

内容概要

3回を通して、画像内のオブジェクトにマスク(インスタンスセグメンテーション)をかける
MaskR-CNNモデルのハンズオンを実施します


cocoデータセット(容量が50GByte程ある)を用いてトレーニングするため、トレーニングには
高性能のGPU環境が必要になります。自前で環境を整えるとなるとそれなりにコストがかかりますが、
AWS EC2インスタンスを使うことで、購入すると100万円近くする高性能GPUNVIDIA Tesla K80)を
格安で使うことができます。

昨今、AIモデルの進歩により、トレーニングに高性能GPU環境が必要な場面が増えてきています
そこで、お手軽に高性能GPUを使うことができるクラウドAWS)技術を学ぶと役に立つ場面も
今後生じうると思われます。

今回のハンズオンでは全3回を通じて、割と最新の物体検出(Mask R-CNN)モデルを使った
独自データをトレーニングすることを目指します。
また、AIを使うにあたって面倒くさい環境構築CUDAPytorchPythonなどのセットアップ)を省いた
トレーニングを行うやり方を学びます。


2回はAWS環境下で、学習済みモデルを用いた推論の実行を行います。
下記が全3回を通したアジェンダとなります。

 1 概論とAWSのログインの基礎知識
 2 学習済みモデルを用いた推論の実行(AWS環境下で実施
 3 COCOデータセットと独自データセットを用いたMaskRCNNの学習(※第2回を受講された方のみ参加可能)

 ※第1回目では基本的なAI環境が構築済みのUbuntu18.4環境を構築します。
  AWSを使い倒している技術者の方は第2回目より参加頂いても構いません
  2回目から参加の方は以下の前提を満たしておいてください。

  必須事項
   - AWSアカウント作成済
   - EC2インスタンスの使い方を理解している
   - Unixの基本的な操作viエディタやパイプが問題なく使える
   - EC2で以下の環境を構築できている必要あり
    Ubuntu18.4CUDA10.1.243cudnn7.6.3Pytorch1.3.1Python3.6

開催日程

7/4(土)
受付: 15:5016:00
講義: 16:0018:00


途中5分ほどの休憩を1回設ける予定です。

進め方

 今回は実装メインで進めるため、理論の説明は軽くにとどめます。
 AWS EC2インスタンスは最初から作りますAWSアカウントについてだけ事前作成をお願いします
 AWSアカウント作成手順https://aws.amazon.com/jp/register-flow/

 自分のアカウントでAWSにログインしたあとは簡単な解説+手順書を見ながらの構築となります。
 その際、不明な個所は随時質問を受け付けます。
 
 注意事項
  ところどころviエディタを使う箇所があるため
  viエディタを使ったことがない方は、あらかじめ練習しておいてください。
  ↓下記レベルで十分です。
  https://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI1
  https://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI2
  https://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI3

アジェンダ(第2回)

MaskRCNNの概論15分)
-> どのようなモデルなのかを簡単に解説します。

・インスタンス環境構築(55分)
 - Jupyter notebookの設定

MaskRCNNモデルの環境構築40分)
 - cocoデータセットのダウンロード
 - MaskRCNNモデルのダウロード
 - MaskRCNNを動かすコマンドやライブラリなどのインストール
 - パスの設定

・推論(10分)
 - Jupyter notebook上でMaskRCNNを動作
 - 画像を入れて推論結果を見る

開発環境

環境:AWS EC2p2.xlarge
OS  : Ubuntu18.04
言語:Python3.6Pytorch1.3.7

今回は受講者の方それぞれのAWS環境を使用したハンズオンとなります
そのため、事前に必ずAWSアカウント作成を行っておいてください
アカウント作成手順(https://aws.amazon.com/jp/register-flow/

アカウント作成にはクレジットカード登録などの面倒な手続きが発生するため
ハンズオン中のアカウント作成は時間的に難しいと思います。

会場

オンライン開催とします。Zoomを使用します
詳細は前日にメッセージでお送りします。
参加にあたっては、支払いの際の注文番号を控えておいてください。

対象者

・クラウドを使ったAI開発を行いたい方
・物体検出系のAI開発に興味がある方
・インスタンスセグメンテーションに興味がある方
・画像のオブジェクト情報をアノテーション化して活用したいと考えている方

対象レベル(全3回を通して)

・基本的なPC操作に問題がない方
Unix系OSをある程度使いこなせる方
 vilspwdcatgrep、パイプなどは知っている前提で進めます。
Pythonの経験はある程度必要ですがPyTorchの経験はなくても問題ありません

 AWSのEC2インスタンスでバリバリ開発されている方は第1回をスキップする形で大丈夫です
 これまでの開催ではリモートログインができないケースが見受けられましたので、不安のある方
は必ず第1回に参加するようにお願いします。

講師プロフィール

名前:清元邦夫
株式会社漫画パーツ生成所 代表
https://mangaparts.com/

画像処理系のお仕事を中心にやっています。

当日の用意

PC
・ご自身のAWSアカウント
・【推奨】安定したネットワーク環境

費用

5,000 (7/2までに支払いが確認できる場合)
6,000 (7/3以降の支払いの場合)
7,000 (受講後支払いの場合)

 初回はAWS利用にあたっての基本事項なので3,000円としました。
  2回、第3回はメインコンテンツのため、5,000円となります。
 領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします
 決済は下記より該当金額の購入をお願いします。(追加費用がかかる際はBOOSTで追加ください。)
https://lib-arts.booth.pm/items/1834855

Zoomと資料のリンクは前日にご連絡いたします

 キャンセルにつきましては返金はできませんが、金額分のテキストの送付または、1か月以内の
別講座への参加が可能です。
↓テキストは下記より選ぶことができます。
https://lib-arts.booth.pm/items/1912668

定員

9名(人数に合わせて調整します)

備考

下記ページで様々なテキストが入手できるようにしています。
よろしければこちらもご検討いただけましたら嬉しいです!!
https://lib-arts.booth.pm/

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。

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