FF14雑記：言語を超える力Web環境構築：Windows環境でPython+AWS ECR(Amazon Elastic Container Registry)+Lambdaの勉強

前回の記事はこちらです

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前回の記事でWindows環境にDockerを入れられたので、Dockerで作られた環境をAWS ECRにアップロードし、Lambdaに入れる作業を学びたいと思います。Docker+pythonを使うのは、TensorFlowを動かしたいからです。
また、S3に「言語を超える力」で読み込ませたい画像をアップロードするのはPythonを使う必要は無いので、JavaScriptで構築したいと思います。その方がメンテナンスしやすいので。

FF14雑記：言語を超える力備忘録：「Object Detection API」と「Object Detection Tools」の設定をFF14スクリーンショット用に直した話

以前の記事はこちら

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FF14のスクリーンショットからエオルゼア文字を英数字にクラス分けさせるため、TensorFlow+「Object Detection API」と「Object Detection Tools」を使っています。その設定のお話です。

FF14雑記：言語を超える力Web環境構築：AWS ECR+Lambda+TensorFlow環境を整えるために、Windows にUbuntu・Docker環境を整えた作業メモ

私はFF14のエオルゼア文字を英数字に変換するアプリ「言語を超える力」を開発中です。内容はTensorFlowとObject Detection APIを用い、FF14のスクリーンショットからエオルゼア文字を探し、英数字にクラス分けするという中身です。

「言語を超える力」を外部に公開するに向けて、「AWS+ECR+Lambda」という環境を作りたいと思っています。私が調べた所、その作業のためにはWindows環境にDocker環境を用意し、ECRへイメージをアップロードできるようにしたほうが良いようです。それに向けての準備を本記事では行います。

FF14雑記：言語を超える力に合わせて、TensorFlowの学習データをdata augmentationで増やす話

今回の記事もほぼ備忘録です。
前回の記事はこちら

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簡単に言うと、「Object Detection API」の物体検知を使って、FF14というゲームのスクリーンショットからゲーム特有の文字エオルゼア文字を英数字にクラス分けしたいという話です。

FF14雑記：言語を超える力：すごく当たり前だが、TensorFlowでちゃんとGPUを有効化しておくと学習速度が早くなる話

前回の記事はこちら

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今まではGPUが使えないよーってエラーが出ていたのですが、スルーして作業していました。お陰で学習時間が数時間かかることに。GPUを使えば30分程度で終わったという自戒を込めた記事です。具体的にはNVIDIAドライバとCUDAを入れた話です

FF14雑記：「Object Detection API」で物体検出し「言語を超える力」でFF14のスクショから英数字をつけたファイルを書き出す進捗報告

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今回も私の備忘録です。

FF14雑記：「Object Detection API」で物体検出を用い、エオルゼア文字を翻訳するアプリ「言語を超える力」を作り直すための備忘録

今回の記事はほぼ私の作業メモとなります。もうしわけありません。