なかなか面白い。
CDLE 勉強会 #1 世界初の水質判定AI「DeepLiquid（ディープリキッド）」
具体的な話が少ない？？
DeepLiquidでやっていること
- 水質の認識
- からあげを揚げるタイミング認識
イノベーションの話
- イノベーションは技術革新でなく新結合
- ディープラーニング x ○○ の組み合わせ
- 企業のドメイン知識
開発のコツ
- 精度向上にはノウハウが必要
CDLE 勉強会 #3 「AIの社会実装を進めるための技術的ポイント」
実践的な内容と、経験豊富さを感じる。自分も実感していることと共通点多い。
性能向上手法の体系化
1年で上がる精度は3%
3%の違い
オープンにされているデータセットでも、不正確なアノテーションは多い
アノテーションの難しさ
ハードウェアの制約を考慮
モデルの選定はハードウェア制約によって決まる
QA
- カメラは星取表で比較
- モデルの選定は、メンテナンスされているかも注視する
- 使いまわせるモデル、CenterNetは物体検知＋姿勢推定
- アノテーションはダブルチェック
- 効率の良いアノテーション。ツールの使い方、能動学習
- アノテーションルールの共有・体系化（統一することが大事）
