Amazon SageMaker 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る

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[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。

参考文献