こんにちは！セーフィー株式会社オペレーションシステム部の大林です。 私は2019年9月に実務未経験からエンジニアとしてセーフィーに入社しました。ちょうど1年が経った頃なので、この1年間でやってきたことや感じてきたことを紹介してみようと思います！
- まずは自己紹介
- オペレーションシステム部って？
- 1ヶ月目
- Vue.jsとにらめっこ
- 3ヶ月目
- 独り立ち！？
- 辛い時期もあった
- 5ヶ月目
- サーバーサイド
- 6ヶ月目
- レンタルシステム化PJ
- Salesforceとの出会い
- そして今
- さいごに
Amazon SagemakerでYOLOv4の学習環境を作ってみた
セーフィー株式会社要素技術開発部のおにきです。 クラウドカメラを用いた画像解析の開発を担当しています。
AWSのMLOps環境であるSagemakerについて調査しました。試しに物体検出アルゴリズムであるYOLOv4の学習環境を作ってみたので紹介します。今回学習環境としてYOLOv4の著者Alexey Bochkovskiy氏が公開しているソースコードを利用しています。これはYOLOv3までの著者であるJoseph Redmon氏の開発していたフレームワークであるDarknetをブランチしたものになります。
今回作成したコードはGithubにあげているのでご参照ください。
- Amazon Sagemaker
- Sagemakerによる学習
- 学習の処理の流れ
- カスタムコンテナの仕様
- エントリーポイント
- 入力
- 出力
- YOLOv4用にSagemakerでカスタムコンテナを用いた学習環境の作成
- Step1 エントリーポイントの作成
- Step2 Dockerfileの作成
- Step3 ECRの準備
- Step4 S3に学習データをアップロード
- Step5 学習の実行
- 学習結果
- さいごに
Athenaを活用した問い合わせ対応
初めまして、こんにちは。 セーフィー株式会社 プラットフォーム開発部の大友です。 サーバーサイド周りの開発を担当しています。
今回はユーザーより問い合わせを受け、システム内を調べなければならないとき、サーバーサイドはどのように対応しているのか！その一例を紹介したいと思います。
テーマはログ解析を用いた問い合わせ対応です。
- Amazon Athena と お問い合わせ
- Athenaの注意点
- セーフィーの構成
- さいごに
セーフィー社内の様子を公開！
こんにちは！セーフィー株式会社サービス開発部 きむらです。 セーフィーのECサイト 構築や、このブログの校正とか色々やっています。
今回は、普段の記事とはちょっと趣向を変えて、セーフィーの社内風景についてご紹介していこうと思います。どんな雰囲気なのか少しでも感じ取ってもらえれば幸いです。
- クラウドカメラに囲まれた生活
- ケースその１ ー 顔認証で勤怠管理
- ケースその２ ー コロナ禍での電話会議
- ケースその３ ー 備品を勝手に持ち出す社長
- ケースその４ ー おかしを勝手に持ち出すCTO
- さいごに
リーダブルコードをプルリクレビュー改善に活用する
こんにちは！セーフィー株式会社のサービス開発部 モバイルチームの北本です。 主にSafie ViewerのiOSアプリの開発を担当しています。
今回は、リーダブルコードを読んで、プルリクレビュー改善に活用する話をしたいと思います。
- なぜリーダブルコードを読むのか
- リーダブルコードとは？
- リーダブルコードに書かれていたこと
- 理解しやすいコードとは？
- 表面上の改善（第Ⅰ部）
- 命名規則について
- コメントについて
- ループとロジックの単純化（第Ⅱ部）
- 関数から早く返す、ネストを浅くする
- 変数を用いて分割する
- 変数のスコープと変更
- コードの再編成（第Ⅲ部）
- 無関係な下位問題を抽出する
- 一度にひとつのことを
- ロジックを明確に説明できるか？
- 短いコードを書く
- さいごに
GitHub Actions で小さな不便を解消してみた
セーフィー株式会社 プラットフォーム開発部のソフトウェアエンジニア 斎藤です。 Safie サービスの安定運用に寄与するべく、インフラ周りの構築・運用を主に担当しています。
今回は複数人で開発していると起こりがちの不便さを GitHub Actions を活用し解消したお話です。
- 例えばこんな不便なことありませんか？
- 不便をどのように解消したか
- 概要図
- 処理フロー
- 処理の詳細
- GitHub Actions
- Python (boto3)
- 作った環境の自動廃棄
- 残課題
- おわりに
クラウドカメラ映像のAI認識Webアプリ
セーフィー株式会社 プラットフォーム開発部のソフトウェアエンジニア 鈴木敦志です。 セーフィーでは動画データの利活用を進めるため 顔認識来店分析サービス Safie Visitors などAI技術を活用したサービスの開発を行っております。
画像認識AI応用サービスを開発するには、一般的な用途 (顔認識や物体検知など) に対応する学習済みのAIモデルを使用するか、あるいは特定の用途 (不良品検知など) のために自前でAIモデルの構築・運用を行う必要があります。 一方で、「ドアが開いているか知りたい」「商品が陳列されているかを知りたい」などの簡単なタスクについては、既存の学習済みディープラーニングモデルを利用した転移学習とk近傍法などの単純な分類アルゴリズムを用いることで、数枚の教師画像を選択するだけで非常に簡単にAIによる画像分析を利用することができます。
参考: 20190928 M5StickVではじめる軽量モデルの実世界への応用 #TFUG - ミクミンP (@ksasao) 様
本記事ではSafieカメラのライブストリーミング映像を用いてAIモデル作成、リアルタイム画像分類を行うWebアプリケーションを実装しました。
- Safie AI画像分類 [alpha] について
- 使い方
- システム構成
- 推論アルゴリズム
- 今後の展望
ソフトウェアアーキテクト勉強会の紹介
フロントエンドエンジニアの近藤です。 Web版のカメラ録画映像ビューアー（Safie Viewer）開発 を主に担当しています。 セーフィーにはエンジニアの成長機会について、希望すれば柔軟に対応できる体制があります。その一つとして今年1月から部署内でソフトウェアアーキテクト勉強会を隔週ペースで開催しています。今回はこの取組みについての紹介です。
- 勉強会発足の経緯
- ソフトウェアアーキテクト（アーキテクチャ）とは
- ソフトウェアアーキテクトになるためには
- 勉強会の様子
- ステークホルダーマップ作成
- 品質特性ウェブ
- リモート勉強会
- 参加者の声
- まとめ
商品開発の歴史
企画本部の下崎です。
セーフィーはカメラというイメージを持つ方が多いかもしれませんが、カメラ以外にもいろいろなサービスを作って提供しています。本記事では、商品・サービスの紹介もかねて、これまでの商品開発の歴史を書きたいと思います。
- クラウドカメラ1号
- 初めてのカメラ開発
- 「どこでも簡単」とはいかないビューアー開発
- サービス開発
- みる、をもっと便利に
- ユーザーの課題を解決する「Safie Apps」
- コンシューマーからエンタープライズへ
- 1台から数万台まで
- より多くのカメラを
- より多くの販路を
- どこでも簡単
- モバイルカメラとの出会い
- モバイルカメラの商品化
- エコシステム
- 最後に
AWS IoT@Loft#9 登壇レポート
AWS IoT@Loftイベントでセーフィー の動画制御システムについて登壇しました。
※セーフィーはクラウド録画サービス「Safie（セーフィー）」を運営しています。
セーフィーでCTOをさせて頂いている森本です。
先日、AWSさん主催のIoT@Loftイベント第9回にて登壇させて頂きました。
イベントテーマが「IoTにおけるカメラ・動画の扱い方」だったので、まさに弊社サービスにピッタリのテーマという事でありがたく参加いたしました。
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