【オンライン】AWS＋PyTorchで動かすMaskR-CNNハンズオン③ 〜学習の実行編〜

全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GPU（NVIDIA 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（CUDA、Pytorch、Python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。


下記が全3回を通したアジェンダとなります。

　第1回　概論とAWSのログインの基礎知識
　第2回　学習済みモデルを用いた推論の実行（AWS環境下で実施）
　第3回　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。
　　第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
　　　　Ubuntu18.4、CUDA10.1.243、cudnn7.6.3、Pytorch1.3.1、Python3.6

【重要】
今回は第3回目のハンズオンになります。
参加者は第2回目のハンズオンを受講している方のみとなります。
理由は、2回目で構築したインスタンスをもとに今回のハンズオンを実施するためです

7/11（土）
受付： 15:50～16:00
講義： 16:00～18:00

※
途中5分ほどの休憩を1回設ける予定です。

　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。
　ご自身のアカウントで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

・進め方の説明（5分）

・labelmeの説明（5分）

・COCOデータセットを使ったトレーニング（25分）

・9万イテレーション学習した特徴マップを使った推論（10分）

・独自データセット作成（70分）
　- labelmeを使ってインスタンスセグメンテーション用のアノテーションを作成
　- COCOデータセット方式に変換
　- カテゴリの変更
　- トレーニングを実施
　- 推論を実施

・質疑応答（5分）

環境：AWS EC2（p2.xlarge）
OS  : Ubuntu18.04
言語：Python3.6、Pytorch1.3.7

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。
インスタンスは第2回目に構築したインスタンスを用います。

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。

・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

・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
　⇒vi、ls、pwd、cat、grep、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。

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。

・PC
・ご自身のAWSアカウント
・第2回目に作成したMaskRCNN環境が構築されたEC2インスタンス
・【推奨】安定したネットワーク環境

・5,000円 (7/8までに支払いが確認できる場合)
・6,000円 (7/9以降の支払いの場合)
・7,000円 (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。
　　第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

9名（人数に合わせて調整します）

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/