ABEJA の Platform エンジニアの小笠原です。 ABEJA Platform は Cloud 環境のみならず Edge 環境でも推論機能を提供していますが、正式にサポートしている Edge device として NVIDIA Jetson があります。 ABEJA Platform は、ユーザーコードの実行を Docker コンテナ上で行うことで、Cloud でも Edge device 上でも同じソースコードを利用できる仕組みになっています。 Jetson の CPU アーキテクチャは arm64 なので、各 Deep Learning フレームワークを含む Docker イメージも、arm64 アーキテクチャ用のものを作成する必要がありました。 最初の頃は Jetson TX2 上でビルドを行っていたのですが、tensorflow や pytorch といったフレームワーク

ABEJAでリサーチャーをしている白川です。 皆さん、アノテーションしていますか？ 私はしています。アノテーション、自分でやるのは大変ですよね。 AIというとモデルの学習に注目されがちですが、もしかしたら、アノテーションはAI開発においてモデル開発以上に重要で注意の必要なプロセスかもしれません。今回はなぜアノテーションがそれほど重要なのか、良いアノテーションとはどのようなアノテーションなのかについて、機械学習的にアプローチしてみたいと思います。 アノテーションを機械学習で解析するの、楽しいですよ。 なお、本記事に関連して、2018年7月1日に開催されるccse2018というカンファレンスでもお話させていただく予定です。記事内では触れられなかった内容についてもお話させていただくかもしれないので、ご興味ある方はチェックしてみてください。 この記事を読むとわかること アノテーションはAIの開発・

はじめまして。ABEJAでリサーチャーをやっている藤本です。 今年もCVPRの季節がやってきました。CVPRとはコンピュータビジョンに関するトップカンファレンスです。毎年規模が大きくなってきており、今年は3300の論文投稿があり、979件がacceptされました。また、21のチュートリアル、48のワークショップ、115以上の企業展示と様々なイベントが行われています。今年度のCVPR2018の開催は6月なのですが、プログラム自体は４月に公開済みですので、今回のブログの記事では、オーラル発表予定の論文のうちarxivで公開されている内容について一気に紹介します。 論文の動向 Deep learningについて Deep Learningに関連する論文は毎年増え続けており、今年度についてはacceptされた論文979件のうちarxivで459件が公開されており、なんと424件（頑張って数えました