MGLS #20 EdgeAI at MErcari (3/4) – Yuji Oshima

1:名無しさん@メルカリマニア2020.12.07(Mon)

この動画消されないよな?

2:名無しさん@メルカリマニア2020.12.07(Mon)

投稿したのが11/19 03:00で22も再生されてるってすごいな

3:名無しさん@メルカリマニア2020.12.07(Mon)

低評価0wwwww

4:名無しさん@メルカリマニア2020.12.07(Mon)

日本語が理解できないバカが多いな

5:名無しさん@メルカリマニア2020.12.07(Mon)

Mercari Gearsの動画は良作が多いな

6:名無しさん@メルカリマニア2020.12.07(Mon)

1回見たら満足しちゃったなあ

7:名無しさん@メルカリマニア2020.12.07(Mon)

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EdgeAIチームエンジニアの大嶋さんに「メルカリにおけるEdgeAI」ついて語っていただきます!

「メルカリにおけるEdgeAI」Play list:https://www.youtube.com/playlist?list=PLgznQFGqsAWCdOKppQCo5C3lCbJts48yP
WEB site: https://events.mercari.com/gears-lecture/
Twitter: https://twitter.com/MercariGears

■チャプター
0:00 EdgeAIを支える技術
0:39 Edgeデバイス上でのモデル実行
1:42 TFLiteでサポートされる Delegate
3:39 MediaPipeの公式サンプル(BoxTracking)
4:02 BoxTrackingのパイプライン
6:42 メルカリでの問題:巨大かつ複雑な商品カテゴリ
7:41 類似商品の検索について
9:49 パイプラインの最適化
11:08 EdgeAIを支える技術 まとめ

■トーク概要
メルカリでは計算資源の効率化や、クライアント・サーバー間での情報のやりとりの制限といった問題を解決するためメルカリではEdgeAI技術の開発,アプリへの導入を推進しています。EdgeAI技術でMLの推論処理を携帯端末上を行うことにより低遅延かつセキュアな推論を実現し、お客様によりインタラクティブな機能を提供することが可能となります。

本発表ではEdgeAI技術を導入するに至った背景と実際に開発している機能及び本来大きな計算資源を必要とするML推論を携帯端末上で行うためのモデルの軽量化や処理の最適化など多くの求められる新しい技術についてお話します.

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