FF14雑記：言語を超える力Web環境構築：TensorFlow + Object Detection API用にDockerfileを書いて、DockerイメージをAWS ECR+Lambdaで動かすテスト

前回の記事はこちらです

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前回、AWS S3にある画像をAWS Lambdaで処理する練習を行いました。今回は実際にObject Detection APIによる物体検知を実際に動かしてみます。

FF14雑記：エオルゼア文字翻訳アプリ「言語を超える力」は利用規約違反か否か

ちょっと語りたくてこんな記事を書いています。あくまでも私の考えを書き記す記事なので、ご批判もあるかと思います。もしよろしければコメント欄やTwitterへレス・DMいただけると嬉しいです。

FF14雑記：言語を超える力Web環境構築：AWS S3に画像ファイルをAWS Lambdaで画像処理する部分までの勉強

やりたいことはこちら。簡単に言うと、FF14というゲームのスクリーンショットをTensorFlow・Object Detection APIを使って加工するLambda関数を作りたいということです。

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前回の記事はこちらです

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前回は、AWS ECRを使ってAWS Lambda関数のイメージを作ってアップロードしてテストするところまでをやりました。今回はAWS S3に画像を置いて、その画像をAWS Lambdaで加工するテストをしたいです。

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

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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。
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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。