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エッジ・組み込み AI 勉強会 #2
2019年2月27日
瀬尾佳隆 (@seosoft)
Microsoft MVP for AI
Custom Vision を
活用するための Tips
自己紹介
◼瀬尾 佳隆 (せお よしたか)
• MVP for AI
• https://yseosoft.wordpress.com/
• 坂道 と仏像 / 屏風絵が好き
◼「AI をビジネスにどう利用するか」 を考えるのが
今の仕事
2
Limited Trial が終わります
3
今後は Custom Vision は Azure ポータルで作成する必要があります
(ただし、Free プランがあります)
今日の内容
◼Custom Vision って何?
◼評価用データで再学習する
◼イテレーションを管理する
◼確率しきい値を変更する
4
Computer Vision だと・・・
5
どちらも “器”
Custom Vision なら・・・
6
縄文土器 弥生土器
Custom Vision って何?
◼ドメイン特化した、高品質な “画像分類” 器
• マイクロソフトの画像分類器を転移学習
◼用途に応じて使い分け
• 高品質なモデル / Compact なモデルを選べる
• 目的に応じて、しきい値をチューニング可能
7
評価用データで再学習する
◼用意した評価用データをそのまま再学習
= 評価しながら、より賢いモデルが作れる(かも)
8
イテレーションを管理する
◼最後のモデルが一番賢いとは限らない
• 過学習するかもしれないし・・・
• 間違った教師データを入れてしまうかもしれないし・・・
(操作が簡単なだけに、やりがち)
9
イテレーションを管理する
10
確率しきい値を変更する
◼目的に応じたチューニング
11
確率しきい値を変更する
どんな時に値を上げればいいのか 確率しきい値との関係
Precision 適合率 間違って分類されるものを減らしたい
取りこぼしはあってもいい
しきい値を上げると
適合率はが上がる
Recall 再現率 間違って分類されるものはあってもいい
取りこぼしを減らしたい
しきい値を下げると
再現率が上がる
12
まとめ ~ 今日の内容
◼Custom Vision って何?
• ドメイン特化した、高品質な “画像分類” 器
◼評価用データで再学習する
• 評価しながら、教師データを増やせる
◼イテレーションを管理する
• 一番パフォーマンスのいいモデルをサービス化
◼確率しきい値を変更する
• 目的に応じたパフォーマンス設定
13

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論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
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論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
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