【SIX2019 】Deep Learningを活用した間取り画像における物体検出

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March 08, 19

#lifull #ai #ディープラーニング #abeja platform #アノテーション #教師データ #データサイエンティスト #間取り #深層学習 #物体検出 #教師データ作成 #ABEJA Platform

スライド概要

「SIX2019 」2DAY'S AI CONFERENCE＠グランドプリンス新高輪国際館パミール（https://six.abejainc.com/）の登壇スライド

開催日：2019年3月4日（月）、5日（火）
登壇者：株式会社LIFULL AI戦略室椎橋怜史　
講演内容：ABEJA PLATFORMの利用事例とそれを使ってLIFULLで何を作っているかの紹介

株式会社LIFULL

@LIFULL

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各ページのテキスト

DEEP LEARNINGを活用した間取り画像における物体検出株式会社LIFULL AI戦略室椎橋怜史 2019.03.05

LIFULL のご紹介会社名証券コード代表者沿革資本金 2120（東証第一部）代表取締役社長井上高志 1997年3月12日設立 2006年10月東証マザーズ上場 2010年3月東証一部へ市場変更 3,999百万円発行済株式数 118,789,100株（内、自己株式数73,736株）連結従業員数 1,251名（内、臨時雇用者数220名、海外子会社125名）主な株主主な子会社 ( )は議決権比率 LIFULL役員、楽天株式会社（20％） Trovit Search, S.L. (100％）株式会社LIFULL Marketing Partners（100％)

のご紹介一人ひとりのご要望を追求し、最適な住まい探しを提案します。

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ABEJA PLATFORMの機能 ABEJA Platformは開発・運用に必要なパイプラインをサポートする機能が充実しているため、AIのビジネスへの実装を短期間で実現し、継続して精度を維持・向上することができます。 1 取得システムや多数のIoTデバイスとABEJA Platformが接続し、自動的に負荷分散を行いながらデータの取得を行うことができます。 2 蓄積取得したデータをスケーラブルにデータレイクへ格納し、蓄積したデータのバリデーションを実行します。教師データ作成（アノテーション）を効率的に実現するサービスを提供します。 3 学習 GPUを使った学習環境が用意されており効率的にモデルの開発ができます。チューニング時の学習データ、モデルなどのバージョンをGUIツールで管理することにより、開発の時間短縮を図れます。 4 デプロイ 5 推論・再学習学習ごとに自動的に精度評価を行うことができます。評価後モデルを選択するだけで、IoTデバイスを含めた本番環境へ自動的にデプロイを行うことができます。システムの監視機能が標準装備され、デバイスの故障や異常を検知します。スケジュール機能により、ユーザの任意のタイミングでモデルの再学習が可能です。 © LIFULL Co.,Ltd. 本書の無断転載、複製を固く禁じます。

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ABEJA PLATFORMのLIFULLでの活用範囲 LIFULLではアノテーション（教師データ作成）機能を利用しています。 2 蓄積・アノテーション取得したデータをスケーラブルにデータレイクへ格納し、蓄積したデータのバリデーションを実行します。蓄積・アノテーション教師データ作成（アノテーション）を効率的に実現するサービスを提供します。学習以降のプロセスはLIFULLの環境内で開発・運用しています。 © LIFULL Co.,Ltd. 本書の無断転載、複製を固く禁じます。

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アノテーション作業をABEJAに依頼した理由 • 正直、どこでもよかった（ちゃんとやってくれるなら） • あえて言うなら、安いところがいい２社試した結果、もう一社はアノテーション用ツールや先方での作業管理方法などの準備が大変だった → そういう環境を整えているのが ABEJA Platform Annotationの選定理由になる © LIFULL Co.,Ltd. 本書の無断転載、複製を固く禁じます。

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決め手になりそうなこと金額見積もりを出してみるしかないデータの質 ABEJAはGood, AWSは使ってないので質は不明。ワーカーが日本人じゃなかったら要件定義（ルール作成）が難しいかも？アノテーションタスク ABEJAの方が対応可能なタスクが多い (2019年1月時点) - ABEJA : Video, Classify, Detection, Text, Segmentation Selectable, Speech to Text, Image to Text, Polygon - AWS : Text, Classify, Detection, Segmentation, Selectable © LIFULL Co.,Ltd. 本書の無断転載、複製を固く禁じます。

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https://qiita.com/advent-calendar/2018/abejaplatform

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間取り画像のアノテーションを変換間取り画像→テキストデータ（座標とラベル） 515.0 583.0 661.0 204.0 ← 912.0 133.0 104.0 236.0 657.0 638.0 758.0 343.0 930.0 152.0 247.0 262.0 balcony bathroom bathtub bedroom で作成したデータ © LIFULL Co.,Ltd. 本書の無断転載、複製を固く禁じます。

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制約充足問題の例虫食い算 ABCD +C A E F GDBCA A~Gは0から9のいずれかでそれぞれ異なる制約： 0 <= A,B,…, G <= 9, Integer A != B, A != C,…, F != G x, y,… ダミー変数 D + F = 10 * x + A C + E + x= 10 * y + C … 巨大になればなるほど総当たり計算やルールベースロジックは対応しにくくなる © LIFULL Co.,Ltd. 本書の無断転載、複製を固く禁じます。

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ご清聴、ありがとうございました Ask the Speakerコーナーでお会いしましょう