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RAPID機械学習 画像解析版

画像解析版の概要

「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習 画像解析(画像解析版)」は、ディープラーニング技術を搭載した画像解析ソフトウェアです。
教師となるデータを学習させることで、データの関係性をモデル化し、予測対象とする画像を分類することができます。

画像解析版の機能

分類機能

画像とその正解ラベルを指定して学習することで、予測モデルを生成し、画像をカテゴリに分類できます。
ラベルファイルを指定することで、分類結果の正解率を表示することもできます。

OneClass機能

良品画像のみを学習させることで、良品と不良品の分類を行う機能です。
正常データのみで学習し、異常箇所を検出するモデルを生成できます。
外観検査など、異常データの収集が困難な領域にも適用が容易となります。

検知機能

画像を小領域に自動分割して、領域ごとにカテゴリに分類する機能です。
学習して生成した予測モデルを使用して、画像内に映る対象物の位置を推定できます。

前処理・後処理機能

前処理機能

画像の前処理機能として、スライディングウィンドウ、反転、回転など画像加工処理を提供します。
予め処理を定義し、実行することで、元画像から画像を増殖させることができます。

後処理機能

分類/検知結果の後処理機能として、結果のフィルタリング・精度計算・検知結果画像の生成機能を提供します。

モデルの精度分析に有用な混同行列の表示や確信度閾値による分類結果の調整も行えます。

転移学習機能

ある用途で学習したモデルを別の用途で使えるようにする学習手法です。
転移学習には元となる学習済みのモデルと新しい用途の学習データが必要です。学習済みのモデルを使用することにより、少ない学習データでも高精度な予測モデルを作ることができます。

多様な画像を使用して作成し、NEC内で様々な用途において精度向上することが確認されている実績のあるモデルも標準搭載しています。

V2.3 SP1の主な強化内容NEW

オブジェクト検知機能

画像内の複数の物体を可変サイズの矩形ウィンドウ単位で高速に検知する機能です。
従来の検知機能(固定サイズの矩形ウィンドウによる検知)と比較して高速・高精度です。

領域抽出機能

認識対象オブジェクトを、形状に沿ってピクセル単位で精緻に分類できます。
従来では困難だった正確な形状や面積の分析が可能です。

予測モデルプロファイリング

AI判定時の注目領域を画像内に可視化すると共に、同様の特徴を持つ類似教師画像を列挙します。
注目領域と類似教師画像が判明することで、誤判定発生理由が明確になり、精度向上施策が検討しやすくなります。