aws-recipe-user [Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2018]の9日目の記事です。
今日は、Amazon SageMakerで新しく利用可能になったセマンティックセグメンテーションアルゴリズムを試していきます。
ノートブックインスタンスの作成
1．AWSのコンソールからAmazon SageMakerを検索し、ダッシュボードを開きます。
2．左のメニューのノートブック->ノートブックインスタンスからノートブックインスタンスの作成をクリックします。
3．ノートブックインスタンスの設定は以下のようにします。
4．ノートブックインスタンスが作成され、ステータスがInServiceになったら、Jupyterを開いてください。
5．タブのSageMaker Examples選択し、Introduction to Amazon Algorithmsを展開、semantic_segmentation_pascalvoc.ipynbを使用します。
6．上から順にRUNをクリックして実行していきます。
データの準備
1．IAM roleを設定します。
2．S3 bucketを定義します。
3．イメージを取得します。
4．Pascal VOCデータセットをダウンロードします。
5．ダウンロードしたデータセットの準備をします。
6．画像の数をチェックします。
7．ラベルマップを設定します。
8．S3へアップロードします。
学習
1．SageMaker Estimator オブジェクトを定義します。
2．ハイパーパラメータを設定します。
3．データチャンネルを設定します。
4．学習を実行します。20分くらいかかります。
5．学習したモデルをデプロイします。
テスト
1．テスト画像をダウンロードします。
2．テスト画像を表示します。
3．テストを実行します。
4．結果を表示します。
5．application/x-protobufを使用して、テストを実行します。
6．mxnetを用いて、結果を読み込みます。
7．出力形状と確率の値をチェックします。
8．結果を表示します。
9．エンドポイントを削除して終了です。
まとめ
Amazon SageMakerのセマンティックセグメンテーションアルゴリズムを試してみました。
サンプルが用意されているので、簡単に試すことができます。
