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ハンズオン概要
1つのコンビニには約2000種類以上の商品が置いてあると言われています。今後、Amazon Goのような無人店舗が増えてくると、こういった商品一つ一つを自動判別してお会計してくれるようなAIが必要になります。
今回は、コンビニエンスストア提供の実データを使って一般物体認識AIの開発を体験できるようにしました!
まだまだ日本語では情報が少ないTensorFlow Liteを使って、ラボ内を巡回するロボットのカメラに映った映像を解析し、物体を認識できるようにすることがゴールです。
この資料は、ローソンの実データを使って学ぶAI勉強会の参加者向けのテキストですが、サンプルコードの内容を参考に、自分で撮影した動画を使って試すこともできます。
使うもの
自分で用意するもの
Google Colaboratory (コラボラトリー, 以下Colab) を使うため、最低限以下のものを用意してください。
- PC
- Google Chrome
- Googleアカウント
勉強会で提供するもの
動画データ
モデルにインプットする動画データは、当日参加者にお知らせします。Connpassのメール経由で案内が行きますので、各自メールをご確認お願いします!
サンプルコード
Colabにサンプルコードと作業手順をまとめましたので、手順に従って進めてください。
https://colab.research.google.com/drive/1D9kDZXEFpcjBLGdyEpJ9xnHNlUNFyUOq
Colabの使い方に関しては、同じくColabで深層学習のモデルを動かしている下記の動画を参考にしてくださいね。
質問したいときは
ハンズオン中につまってしまったり、わからないことがあれば、Twitterでハッシュタグ #tsukurel を付けて質問するか、YouTubeのコメントで質問してください。
※ライブ配信のため、コメントを投稿してから運営スタッフ側に表示されるまでタイムラグがあります。質問を投稿したら少し待ちましょう。
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