高橋 かずひと@闇のパワポLT職人
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名古屋で組込みエンジニア(C/C++)をしていました。 画像処理(C++/Python)、Web(Azure/AWS/SFDC)やIoTの仕事も。 兼、雑用。 MLやKaggle勉強中(🥉×２)。AI(をクローンして使うだけのディープでポン)人材です。 質問やお仕事でご相談があればDMまで。
日本 愛知
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こいつは攻撃力高いと思う、、、🤔
「ジャンクフードのような情報を吸収し、それに少し手を加えた程度の情報をアウトプットと呼ぶとしたら、そこに価値はないということです。」
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弊社内の比較的強めのエンジニア達。
みんな独学で勝手に強くなった系なので「後進のエンジニアを育成する」と言う方針が理解できない😇
より正確に言うと、理解はしてるけど納得していない。
「勝手に好きなこと勉強して、勝手に強くなれ」と思ってる🙄
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Deep写輪眼v3のモデルトレーニングを行っています👀
これはトレーニング途中の味見動画です。
第二世代に比べてFPSが早くなっています🦔
第一世代：MobileNetV2 SSDLite、学習データ約3000枚
第二世代：EfficientDet-D0、学習データ約6500枚
第三世代：YOLOX-Nano、学習データ約10000枚
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「個人で得た知識を会社に還元していた社員が、個人で得た知識を技術ブログに書いていたら、業務上得た知識とみなされて削除させられた」
を目撃した🐤
怖い🐤
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MediaPipeマヂか、、、
Hands、Pose、Face Mesh同時に動かして15FPS出てるやんけ、、、👻
※CPU推論
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GoogleのHand Trackingのやつ、動かしてみましたが、、、
これ、どこまで離れて大丈夫なんだ。。。恐ろしい精度🐤
少なくとも動画では3m以上離れました🐤🐤
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「WindowsとLinuxのデュアルブートが最強」みたいなことを考えてPCを用意するも、ある日突然どちらかのOSのアップデートでブートローダ殺害されてしまう。
そんな経験をするエンジニア達を沢山見てきました👀
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鳥羽商船高等専門学校さん明らかに頭1つ2つ突き抜けてましたね👀
課題設定、解決アプローチ、解決手段が考えられてる🦔
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PINTOさんの「検出力が強すぎて注意」と言う発言に、ピンと来なかった人のための事例👀
「441_YOLOX-Body-Head-Hand-Face-Dist」を使うと、ブラウン管に映りこんだ人も検出されます😇
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「報連相が大事」と言って、トレーニング1回毎に結果と次の対応(ハイパーパラメータの○○の値を□□に変更する。とか)を報告させている某社のAI事業部さん、せっかく採用できた高学歴IT人材を1～2ヶ月で5名中4名失ってしまう、、、👀
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3点クリックで円を指定して、極座標変換を行うサンプルです🦔
IoT計器も普及しているような普及していないようなって感じで、アナログメータを読み取る相談は無くなりません、、、🤔
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もっと正確に言うと、成長の手助けするし超お節介も焼くけど、
「エンジニアを育てろ」と会社方針とかで言われるのを納得してない。
「つよつよエンジニアを育て生みだそう」なんて烏滸がましいと思わんかね。。。( ´ー｀)y-~~
と思ってる🙄
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僕がモデルとかパラメータの詳細を伏せて「ラズパイのCPUで物体検出が〇〇FPSで動きました」と動画をあげると、、、
僕の知らないどこかの誰かが「ネット上ではこんな事例があったぞ。なぜ弊社では出来ないんだ。」と詰問される世界線があるらしい、、、👀
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「この子の技術力どう？履歴書にGithubのアカウント書いてある。」
と言われGithubを見たら、
他者に一切スターを付けず、フォークもせず、どこかのリポジトリからコードだけ丸コピしてきたリポジトリが乱立、当然コードの書き方に統一感など無い。
を目撃した時の上手い答え方を教えて下さい😇
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また、攻撃力の高いこと言ってる👀
「クラウド人材とはクラウド技術やクラウドサービスを設計・実装・運用する提供側の人材を意味するという。AWSやAzureなどの外資系クラウドを活用したり、彼らの認定資格を取得したりすることではないという。」
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インターネット各地に散逸する「パターン認識と機械学習」の解説資料を集約するリポジトリｗ
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もう弊現場でのエンジニア採用なんて以下の内容に約束できれば即採用ですよ🙄
・私はエラーメッセージに目を通すことができます
・私は公式のドキュメントに目を通すことができます
・私は過去のIssueに目を通すことができます
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「プログラミングを初めて学ぶ人に、何の言語をおすすめする？」って話題は良く見ますが…
これも戦争の一形態だよな…( ´ー｀)y-~~
・C言語
・C++とかJAVA
・JavaScriptとかPython
・作りたいものに向いた言語（特にないって人が一定数いるのが難…）
あたりが良く選択肢に上がるとは思いますが👀
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Raspberry Pi4 CPUオンリーのPerson Detectionつづき👀
PINTOさんのTensorflowLite-bin導入するだけで10msほど早くなるの、もはやチートなんだよなー、、、🤔
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そういえば、MediaPipeのPythonパッケージを触ったことなかったので、試しに動かしてみました。
これは超手軽に劇速ですわ、、、👻
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「API組み合わせただけで技術的にはたいしたことないじゃん」
いただきました😇
ありがとうございます。褒め言葉です😇
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Q. gitのマージで、
「コンフリクトが起きなくても、正しくマージされたか怖くない？どうやって保証するの？」
と言われ、
「マージ後の動作確認はしますよ」
と答えましたが、相手が超不満気です。
どう答えるのが正解だった🤔？
A. 「diffを印刷し、目視確認して、マーカーペンで消し込みをします」
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A「GANで実在しない人物の顔画像を生成しました」
B「それは本当に実在しない人物ですか？
学習データがX万点あるようですが、学習データとほぼ同じ顔画像が出力されていませんか？
なぜ、あなたは存在しない人物と言い切れるのですか？」
🙄
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「画像処理できる人、東京行くから名古屋採用難しい。やはり待遇ですかね？」
て、たまに言われるのですが…
【必須】
■組込システム経験
【歓迎】
■C++、MATLAB/Simulinkの経験
■AWSの経験
■AIの経験
■画像処理の経験
歓迎条件を全部満たして年収500万なら、そら出てくやろ…🫠
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PySimpleGUIの日本語ReadMe読んでます。
正直PySimpleGUIの力を甘く見ていました。作例凄いな、、、🦔
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以前、こーいう会話した記憶はある🦔
上長「ディープラーニングの情報収集ってどうやってるの？」
高橋「Twitterです」
上長「まじめに」
高橋「Twitterです」
上長「前教えてくれたM2DET？も？」
高橋「Twitterです」
上長「〇〇とか□□も？」
高橋「Twitterです」
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たまーに、1～2ヶ月くらい何も作りたいものが浮かばない時があって、昔は意味も無く焦っていたのですが、、、
結局、放っておくと、そのうち唐突に作りたいものが浮かぶので、最近は気にしないようになりました🦔
今は、DearPyGuiを使って、OpenCVの画像処理を試作をするツールを作りたい👀
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これ面白いな👀
XR tech + social fitness + gamification theory = better tomorrow. What if games like these were the most popular in the metaverse & humans AR/VR time ⏰ correlated to positive fitness habits.
#applefitness
#fitness
#ar
#xr
#metaverse
#fitxr
#exercise
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最近は何か課題があったら、ひとまず以下を試して、ダメそうだったらSOTA調べて諦めます🐤
画像クラス分類：MobileNet v2
画像物体検出：MobileNet v2 SSD
画像変換：pix2pix
骨格検出：Pose Net
顔識別：Face Net
セマンティックセグメンテーション：DEEPLAB v3+
時系列データ：LSTM
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DearPyGuiに入門して1週間経ちました。
自宅半径100m以内で一番DearPyGuiに詳しい人間になったと思う👀
そして動作テスト中、、、🦔
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そーいや、昔誰かが試してたよな👀
GPT-4oになっても、さすがにバウンディングボックスのアノテーションは任せられないか、、、🙄
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ソースコードを整理して以下にコミットしました🦔
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予備校出て帰ってくる人おらんやろ、、、
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どうやったら若い子(技術に興味無い子)の設計力とか自走力を鍛えられるか？
みたいな話題になったけど、もう僕のスタンスとしては「技術に興味無い応募者」は採らないでくれ。としか、、、( ´ー｀)y-~~
高橋さん、技術興味無い子の育成が上手く行ったことなんだよなー、、、👀
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夏休みの自由研究で、NARUTOの印をObject Detection🐤
正直、組手をObject Detectionして、そのあと、Classificationで分類した方が良い気もする。。。🐤🐤
本当は手話でやりたいのですが、手話は動きあるので、3D-CNNとか時間方向畳み込みとか上手く性能出すの難しそう🐤🐤🐤
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ラズパイ4＋NCS2(OpenVINO)×1です🐤
以下を同時に動かして10FPSくらい出てます。
・Face Detection
・Face Landmark Detection
・Gender Estimation
・AGE Estimation
・Emotion Estimation
・Face Re-identification
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英語ReadMEとかバグFixとかアレやコレや置いておいて、いったん初版公開👻
最初はG-APIとか他仕様とか色々考えてましたが、
結局は、高橋さんの高橋さんによる高橋さんのためのオレオレツールとなりました👀
とりあえず今入れたい機能のラス1のMOTノード👀
これ入れ終わったらドキュメント書いて公開するぞー🏃
ノードの数現時点で34個あるけど、、、👻
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「無心でアノテーションを続けているとですね、、、
見えないはずのバウンディングボックスとかセグメンテーションが見えてくるんです。
私はコレを心眼と呼んでいます」
「多分、脳か心の病気なので病院行ってください」
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「技術を浅く広くやっても強みにならないよ」と10年くらい前にアドバイスされ、反発してずっと浅く広くやり続けてきました🐤
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某氏、経歴書盛りとか営業トークとか流行りワードが悪魔融合して、以下の言葉が経歴書に並んでる👾
・組込み/IoTエンジニア
・Webエンジニア
・AIエンジニア
・画像処理エンジニア
・データサイエンティスト
・ロボットソフトウェアエンジニア
こんな経歴書のやつ信じるか普通、、、🙄
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ObjectLocalizer（クラスに依存しないで物体の位置だけを検出する感じのモデル）の動物版作れないかなーってテキトーに試している👀
学習データセットにはモモンガは入っていないことを確認した上でテスト🦔
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上長「ディープラーニング（画像系）の技術者育てたい」
高橋「まず、OpenCVの主要なAPIを全て実行します」
上長「そういうのいいから、、、」
高橋「いくない！基本的なこと知らないで〇〇案件とか□□案件でアホみたいな提案（以下検閲、ギャーギャー言う）」
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学習を回している間、PowerPointで遊んでいました🦔
「こんな資料も作れる。そう、パワポならね。」と言うセリフが脳内に浮かびました。
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おーーーーいーーーーー。
TensorFlow Hubさん、何さらっと重大で破壊的な変更してるんーーーー👀？！！
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「AI使わなくても背景差分で良いんじゃない？」
「センサーで良いんじゃない？」
みたいな意見も散見しますね、、、
個人的にはAIでも背景差分でもセンサーでも、現代の技術��は実証実験以上の責任は負えないなー、、、て気分です、、、👀
【踏切内の事故をAIで防ぐ実証試験始まる 西武鉄道】
踏切事故の防止に向け、西武鉄道はAI＝人工知能を活用して踏切内の人や物を検知するシステムの開発を進めていて、14日から実用化を目指した実証試験を始めました。
#nhk_video
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「G検定受かった子がいるんだけど、MNIST？とかやったことないらしいから教えてあげて欲しい」
と言われました🐤
エイプリルフールかと思ったら事実でした🐤
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ソースコードを整理してコミットしました🦔
今までYOLOX-Nanoの自前データセットのトレーニング試してませんでしたが、、、
これは強いわ、、、👀
CPU推論で50FPS強出てるし👻
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MediaPipeのPoseとHolisticでワールド座標が返ってくるようになったため、とりあえずmatplotlibに投げ込んでみる🙄
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Raspberry Pi向けのPerson Detectionをトレーニング中、、、👀
以下はPCのCPU推論(Core i7-8750H)での動作確認。
まあ、速度の割にはボチボチ🤔？
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OpenCV Advent Calendar 2020の12日目に投稿しました🦔
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お、Pydroid 3（AndroidでPython動かすアプリ）でYOLOX-Nano（tfliteに変換したもの）がサクッと動いた🦔
スクリプトを実行する環境だから、プロダクトとして本番運用とかはできないけど、簡単なプロトタイプ確認には良いかも👀
動くパッケージと動かないパッケージは当然あるけど、速度は遅くない🤔
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もともと「G検〇取得しました」て聞いても、その人の実力信用していなかったのですが、、、
この前、「分からない問題が半分以上あったけど、全部その場でググって回答して合格した」と言っている人がいて、
僕の中で「G〇定」の価値はニアリーゼロからマイナスに突入した😇
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OpenCV4.5.3に入ったDaSiamRPNトラッカー試しています🦔
2019年頃？にObject TrackerでSOTAと良く比較されてただけあって結構安定したトラッキング🙄
ただ、Object Trackerって遊びでデモ動かす分には楽しいのですけど、中々実用しにくいのですよねー、、、🤔
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DearPyGuiで画像処理のノードエディターを作るのは、道楽のつもりでしたが、、、
機能増やしたり動物園のモデル入れたりしてたら、意外と使えそうな雰囲気が出てきた👀
仕事のちょっとした検証にも使えるかも🤔
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「Pythonはクソ言語でPython使うとクソコードが出来る」と言う人がいますが、Python以外の言語を使ってもクソコードを製造しない人のみがPythonに石を投げなさい👀
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ソースコードを整理して公開しました🦔
手のランドマークを入力して3分類(パー、グー、指差し)
指差し時には指先の軌跡から4分類(静止、時計回り、反時計回り、移動)🦔
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ラズパイCPU向け物体検出(約18fps)のモデル、
この前のpersonオンリーのモデルとは別に、
person、car、truck、bus、trainの5クラスで作ってるのですが、、、
精度犠牲にしているから重なると全然ダメだなー。。。👀
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TBEFN味見中👀
おー、早い早い🦔
CPU推論(Core i7-8750H)で約20fpsです。
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全部ぶちこんで公開🦔
・データセット
・アノテーション済みファイル
・学習済モデル
・学習用スクリプト
・推論用サンプルスクリプト
無理矢理全部まとめてしまったので、リポジトリサイズが約3GBある、、、
全部揃うのでハンズオンとかには良いかもしれませんが、、、
MobileNetV2SSDじゃイマイチ検出精度が出なかったシリーズ：FingerFrame
今回はTensorflow2 Object Detection APIのEfficientDet D0です🦔
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A「ドキュメントとかIssueが英語なの苦手なんです……」
B「慣れなきゃダメだよー。世界で一番話されている言語って何か分かる？」
A「英語ですか？」
B「ううん、中国語。ちなみに２位はスペイン語」
B氏は何を伝えたかったんだ、、、🤔？
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就活生「社会の役に立つ仕事がしたいです」
面接官「社会の役に立たない仕事ってあるの？」
就活生「え……」
その昔、こんな感じのやり取り聞いたことあるのですが、、、
今なら断言できます。
あるわ。社会の役に立たない機能の実装とか😇
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Python版のMediaPipeのHolisticとPoseにもz座標のアップデート来ていたのでお試し。
数値が小さいほうがカメラに近いです。
この程度の精度なら使い道はありそう🦔
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Unity BarracudaでObjectron(Shoe)お試し🙄
Unity Editor(GPU：GTX 1050 Ti Max-Q)で約22FPS、WebGL(CPU)で約2.9FPSでした🤔
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かなり正確に見える👀！
しかし、RTX3070で推論して20FPS弱とは流石に思いですね、、、🤔
PyTorch -> ONNX 変換した DPT hybrid を onnxruntime-gpu + RTX3070 で推論するテストコード書いて (ほぼ高橋さんのdemoコードそのまま) 単眼デプス推定してみた。しかし、ヤバイな、これ。初めての Vision Transformer 味見。
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JINS MEMEかなり詳細にデータ取れるなー👀
取れるデータ列挙してたら、こんな時間になってしまった、、、
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おー、CPU推論でこの速度・精度だと、かなり凄いんじゃない👀？
入力サイズは192x320です👻
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みんなで幸せになろう👀
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