Download - IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)
![Page 1: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/1.jpg)
本スライド中に登場するスプラトゥーン関連画像は任天堂株式会社の著作物です。
![Page 2: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/2.jpg)
2004|
2011
2011|
2014
2014|
SEサービス プリセールス @So+wareResearchAssociates,Inc.システム構築、客先のシステム運用、提案でキャリアをスタート→プリセールス〜PMを担当するインフラエンジニア
システムアーキテクト@TrigenceSemiconductor,Inc.エンベデッド開発支援からITシステム管理まで多岐に対応
セールスエンジニア@Fusion-io,Inc.高速半導体ストレージ ioDrive/ioMemoryシリーズのSEとして活動
![Page 3: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/3.jpg)
![Page 4: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/4.jpg)
![Page 5: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/5.jpg)
様々なステージとルール
• 16のステージ、4つのルール• 勝利に向けチームで立ち向かう
多様な楽しみ方
• 90以上のブキから好きなものを選んでプレイ
![Page 6: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/6.jpg)
•
•
•
NintendoWiiU& スプラトゥーン
{“kills”:5,“deaths”:1}
IkaLog
映像 解析結果
ログファイル出力
外部ツール連携
外部Webサイト連携
蓄積/出力先
![Page 7: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/7.jpg)
HDMIキャプチャデバイス
IkaLog実行用PC
![Page 8: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/8.jpg)
ARM搭載FPGAボード
![Page 9: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/9.jpg)
![Page 10: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/10.jpg)
![Page 11: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/11.jpg)
![Page 12: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/12.jpg)
12
https://stat.ink/
![Page 13: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/13.jpg)
自分が倒されて行動不能だった時間
イカ(味方/敵 計8匹)の生死状況
チームのスペシャル発動、キル/デス
自分の塗り面積
https://stat.ink/
![Page 14: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/14.jpg)
![Page 15: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/15.jpg)
15
![Page 16: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/16.jpg)
スプラトゥーンのブキ 59種類(スライド作成当時)
![Page 17: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/17.jpg)
•
•
•
•
他の装備品が被っている 保護色(まだマシ) 保護色(マジつらい)
![Page 18: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/18.jpg)
WiiUの画面を取り込む
![Page 19: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/19.jpg)
クラス分類したい部分の画像を抜き出す
![Page 20: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/20.jpg)
特徴画像に変換(ラプラシアンフィルタ&画像縮小)
![Page 21: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/21.jpg)
sschooter_collabo(スプラシューターコラボ)
K近傍法でクラス分類
![Page 22: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/22.jpg)
22
![Page 23: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/23.jpg)
–
–
–
–
![Page 24: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/24.jpg)
スクリーンでは視認しにくいが、ユーザーが様々な解像度の画像を送ってくる「現実」
![Page 25: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/25.jpg)
![Page 26: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/26.jpg)
26
![Page 27: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/27.jpg)
オリジナルのブキ(longblaster)
カスタムバージョン(longblaster_custom)
更に追加(Apr2016)(longblaster_necro)
出力される特徴量に被りが発生ラプラシアンフィルタを用いた特徴量の算出自体を
見直す必要性が出てきた
![Page 28: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/28.jpg)
longblaster_necro
longblaster_custom
longblaster
アップデートにより追加されたクラス
![Page 29: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/29.jpg)
ゲーム終了時に表示される別の画面画面上に表示される「ギアパワー」画像を分類するKNNの問題点・「メイン」ギアパワーと「サブ」ギアパワーで 画像の大きさが異なる・ユーザー環境によって解像度が異なる・ブキ画像同様、状況によって特徴量が変化→画像サイズ/解像度に対してもロバストな分類器がほしい
![Page 30: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/30.jpg)
• ❌⭕
– •
•
– •
•
![Page 31: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/31.jpg)
(本スライド中の画像の一部はイメージであり実際のものとは異なります。)
オブジェクトストレージ
作業用インスタンス
onIaaS
1年以上のデータを蓄積総データ量 4TB以上
IkaLogユーザ stat.ink
hasegaw
![Page 32: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/32.jpg)
•
アスペクト比が壊れている
なぜか画像がズレているリファレンス画像(入力してほしい画像)
![Page 33: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/33.jpg)
Thanks@itoooon
![Page 34: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/34.jpg)
![Page 35: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/35.jpg)
–
–
–
–
![Page 36: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/36.jpg)
0
1
2
3
..
..
n
0
1
2
3
…
89
90
InputLayer OutputLayerHiddenLayer
52gal
52gal_deco
96gal
96gal_deco
…
Sschooter_wasabi
wakaba
![Page 37: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/37.jpg)
•
–
–
•
–
![Page 38: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/38.jpg)
•
–
–
–
–
![Page 39: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/39.jpg)
K近傍法 既存ImageNet 新ニューラルネット
精度 一部ユーザでは低い
99.99+%
99.99+%
モデルサイズ 20MB(現時点) 400MB(AlexNet)100MB(GoogleNet)
50MB(Float32)25MB(Float16)
分類にかかる時間 とても高速 ~300ms ~20ms
•
•
![Page 40: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/40.jpg)
•
–
–
•
–
–
•
–
–
![Page 41: IkaLog and Deep Learning (20161122 GDLCjp)](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042723/5871add41a28abda6a8b5ffd/html5/thumbnails/41.jpg)
©07strikers