Object Detection on AWS Lambda
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JAWS-UG 初心者支部 #30 Amazon QuickSight ML Insights https://jawsug-bgnr.connpass.com/event/182426/
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Object Detection on AWS Lambda
- 1. Object Detection on AWS Lambda JAWS-UG 初心者支部 #30 Amazon QuickSight ML Insights 2020/07/29 @TeitoNakagawa
- 2. 目次 • 自己紹介 • やりたいこと • 実装 • 所感
- 4. 会社・組織紹介 • オープンハウス • 総合不動産会社 • 新築住宅の開発と販売が主力事業 • 営業中心の会社 • 情報システム部 • 内製主義、コード力重視 • クラウドはGCP、AWSを利用 • 最近はPythonが主流に • AI・RPAで事例多数あり https://oh.openhouse-group.com/kanto/about/
- 5. 実際に取り組んできたこと AI・RPA事例 • 物体検知モデルでオビ付け処理を自動化 • 画像分類モデルで社内物件資料を自動生成 • GISによるレコメンド処理 • 遺伝的アルゴリズムによる区割設計の自動化 • 物件資料自動取得RPA • オンラインチラシ全自動作成システム • 機械学習モデルによるWeb広告効果評価 • OpenCVによる類似物件検索
- 6. 不動産×AIはニーズ大 • 不動産でAIとかやってないでしょ ⇒やってます • 価格予測でしょ？ ⇒ニーズない • 実は結構できることある • 超アナログ ⇒ITの活躍の余地が大きい • 書類がとにかく多い ⇒AI・MLの活躍の余地が大きい • 単純な作業が多い ⇒現状のAIでも十分実現可能 https://ledge.ai/openhouse-ai-case/
- 7. やりたいこと
- 10. 実装
- 11. 物体検知 オビ付けは物体検知で実装可能 • 実装はオープンソースで瞬殺 • サンプルネットに腐るほどある • 有名なソフトウェア • YOLO • Tensorflow Object Detection API • モデル • SSD • Faster R-CNN https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
- 12. 課題 不規則かつ短時間にワークロードが急上昇 その要因 1. 入力画像のサイズを落とせない 2. 一つのpdfに多くて50ページほどある 3. 500人近い営業が同じ時間に作業 4. 営業は10分も待てない(数十秒ならOK) ⇒既存のML系サービスと要件が合わない
- 13. MLサービスVS関数 ML 50p ML 50p ML 50p λ λ λ λ MLサービス 関数 一つのモデルに処理が 集中するので落ちる スケーリングするので 落ちない 一気に50p並列分散が早いのでは？
- 14. 【参考】AWS LambdaでTensorflow 2.0を使った画像分類 ユニファ開発者ブログを参考にさせて頂きました。 「AWS LambdaでTensorflow 2.0を使った画像分類」 https://tech.unifa-e.com/entry/2019/09/17/085400?utm_source=feed
- 16. 所感
- 17. Object Detection on AWS Lambda • 実装 • Serverlessの設定が面倒 • Tensorflow 1.xが動かない⇒2.x系に修正 • Good • インフラへの考慮が要らない • 自動スケールを待つ必要はない • Risk • 一つあたりレスポンスタイムは悪い • Usecase • ○：社内システム、不規則なアクセス • ✖：コンシューマ向けシステム、規則的なアクセス