［Python］エッジデバイス向け画像解析モデル開発

ネットワークカメラから入力される画像から対象物を見つけて 良品不良品を振り分けるDeepLearningモデルを構築するプロジェクト。 前回フェーズではTensorFlowを利用。 ※対象物は決まっています。 　撮影条件がある程度限定されるためカメラ画像もある程度決め打ち。 前回フェーズに引き続き、認識率向上に向けてあらたな方式を 立案すべきかなど、企画から、PoCを実施するためのコーディング、結果のまとめ（ヒストグラム化等）までを担当してもらいます。

23区

・Tensorflowなど、DeepLearningフレームワークを1つでも実務で利用した実績をお持ちの方。また他フレームワークの知見を有する方。 ・Pythonのコーディング実務経験をお持ちの方 ・基本的なネットワーク知識をお持ちの方 ・画像関連の機械学習に関する実務経験1年以上

・SSD（Single Shot MultiBox Detector）知識または実務経験

1回

機械学習全般の知識と、特に画像にまつわる知見や実務経験をお持ちの方を求めています。