Amazon SageMaker にある物体認識のアルゴリズムの記事を訳してみた!

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ハリーです。

この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2018 の24日目になります。

今回は2018年7月13日にAWS Machine Learning Blogに掲載されました「Object Detection algorithm now available in Amazon SageMaker」の記事を簡単に和訳したものを紹介したいと思います。

原文は以下の記事になります。
Object Detection algorithm now available in Amazon SageMaker

はじめに

Amazon SageMakerは完全マネージドで高スケーラブルな機械学習(ML)プラットフォームで、簡単に構築やデプロイすることができます。これにより機械学習のさらなる活用と開発者の方のハードルを下げるという2つの点で重要です。Amazon SageMakerイメージ分類アルゴリズムはSageMakerより提供されるアルゴリズムの中でも有名なものです。
Amazon SageMaker object detection (OD) algorithmは、既存のコンピュータビジョンの強化につながります。Object detection (OD)は対象物をイメージでローカライズし、識別するプロセスのことです。このアルゴリズムは画像に対して認識範囲の表示に加えて、何のオブジェクトを認識範囲の中で格納したかを識別する上でイメージ分類を行います。Amazon Rekognitionサービスをオブジェクト判別に活用することもできます。Amazon SageMaker object detection algorithmと利用することで自分のデータセットやクラス分類で実証するだけでなく、イメージ内のオブジェクトをローカライズすることもできます。

Single-Shot Multi-Box Detector (SSD)は、この処理を達成する早くて正確なアルゴリズムの1つです。推論の1回のパスの間に画像の中の複数のオブジェクトを検出します。SageMakerが利用可能なリージョンにいる全ての方にこの機能は提供されております。このアルゴリズムは以下の構成でP2/P3インスタンスを使用することで利用可能です。

•Single machine, single GPU
•Single machine, multi-GPUs
•Multi-machine, multi-GPUs

このアルゴリズムはAmazon Sagemakerにサポートされている全てのCPU・GPUにホストされています。そして、このアルゴリズムは様々なオブジェクトの様々なサイズに対応し、そして自然にスケールします。
このSSDアルゴリズムは畳み込みfeature mapを使用している。様々なスケールのfeature mapを使用することで、SSDは潜在的なオブジェクト候補のボックスを複数生成します。次に、重複しているボックスを除くためにnon-maximal suppressionが実行されます。最もスコアが高いものがオブジェクト予測として表示されます。このアルゴリズムは様々な畳み込みニューラルネットワークと互換性があるため、多くの有名なニューラルネットワークのアルゴリズムを使用することができます。VGG16とResNet50のImageNet分類処理にてトレーニングされたモデルを用意しており、オブジェクト検出データセットに転送することができます。

まとめ

Object Detection algorithm now available in Amazon SageMakerの概要の紹介は以上となります。
こちらのサービスを試してみたものについては、また別の機会に紹介させて頂きたいと思うので、お楽しみに!。