パイオニアが車載カメラ画像の認識でAmazon SageMaker Neo を利用

Pioneer Corp は、デジタルエンターテインメント製品を専門とする日本のグローバル企業です。パイオニア は、カーナビゲーションシステムを通じてドライバーが路面状況や交通状況を把握することをサポートしたいと考えており、ドライバーのナビゲーションをサポートするリアルタイムの画像共有サービスを開発しています。このサービスでは車載カメラから集められた画像の分析を行っており、サービス利用者は路面状況や混雑状況などを把握することができます。  これらの画像は公道上で撮られるものであるため、画像共有時には人の顔や車のナンバープレートを高精度で認識し、マスクしてプライバシーを保護する必要があります。

パイオニア は、Amazon SageMaker Neo を使用して画像共有サービスを構築しています。Amazon SageMaker は完全マネージド型サービスで、これにより開発者ははるかに少ない労力とコストで機械学習モデルを構築、トレーニング、およびデプロイすることができます。Amazon SageMaker Neo は、開発者が一度機械学習モデルをトレーニングすれば、クラウドやエッジデバイス上で推論を実行することのできるサービスです。Amazon SageMaker Neo は、精度を損なうことなく、10 分の 1 以下のラインタイムのメモリフットプリント、最大 2 倍の速度で実行するようにモデルを最適化します。

最初に、MXNet、TensorFlow、PyTorch や XGBoost を使って構築され、Amazon SageMaker を使ってトレーニングした ML モデルを用意します。次に、M4/M5/C4/C5 インスタンスやエッジデバイスなどのターゲットハードウェアプラットフォームを選択します。Amazon SageMaker Neo はワンクリックで、トレーニング済みモデルを実行できるようにコンパイルします。

コンパイラはニューラルネットワークを使用して、特定のパフォーマンス最適化をすべて検出して適用し、ターゲットハードウェアプラットフォーム上でモデルを最も効率的に実行できるようにします。最適化されたモデルをデプロイして、クラウドまたはエッジデバイス上で推論を実行できます。

ローンチ時、Amazon SageMaker Neo は次の 4 つの AWS リージョンで利用できました。米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (アイルランド)、アジアパシフィック (ソウル) です。2019 年 5 月から、SageMaker Neo は日本のアジアパシフィック (東京) で利用できるようになりました。

パイオニア は、車載カメラ画像を使用して、リアルタイムの物体検出と画像分類のための機械学習モデルを開発しています。車のナンバープレート、人の顔、道路の交通状況、道路標識など、さまざまな種類の物体の検出、分類を行っています。車載カメラ画像はクラウドにアップロードされ、Amazon SageMaker Neo を利用して推論を実行します。プライバシーフィルタの適用された画像はS3に保存され、ドライバーは走行中にその画像を見ることができます。

その仕組みは次のとおりです。

「当社は、機械学習向けの完全マネージド型サービスである Amazon SageMaker を使うことに決めました」とパイオニアの AI エンジニアの山内龍之介氏は述べます。「GPU インスタンスの管理やさまざまなアプリケーションの統合に時間を費やしたくなかったため、完全マネージド型サービスが必要でした。さらに、Amazon SageMaker はハイパーパラメータの最適化機能を提供しており、時間のかかる手動のハイパーパラメータの調整作業が不要になります。このような点からAmazon SageMakerを選択しました。また、MXNet/GluonCVはYolo V3 のような最先端のトレーニング済み物体検出モデルを提供しているため、当社推奨のフレームワークとなっています」

Amazon SageMaker Neo の詳細については、「Amazon SageMaker Neo」のウェブページをご覧ください。

著者について

Satadal Bhattacharjee は、AWS AI の主席プロダクトマネージャーです。彼は、SageMaker Neo、AWS Deep Learning AMI、AWS Elastic Inference などのプロジェクトに取り組んでいる Machine Learning Engine PM チームを率いています。仕事以外の楽しみとして、Satadal はハイキングをしたり、ロボットチームを指導したり、彼の家族や友人と過ごすのが大好きです。

Kimberly Madia は、AWS Machine Learning のプリンシパルプロダクトマーケティングマネージャです。彼女の目標は、Amazon SageMaker を使用してお客様が機械学習モデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにすることです。仕事以外の楽しみとして、Kimberly は料理、読書、そしてサンフランシスコのベイトレイルを走るのが好きです。