AIの専門知識がなくても
高精度の画像認識モデルを
数日で開発できます!

画像分析を行うには、画像の教師データを作る=「データ・セットの作成」が必要となり非常にたくさんの
教師データを作成しなければいけないため、開発に膨大な時間を要していることが大きな課題となっています。
さらに従来、この課題を解決すべく、GRIDでは画像分析を行う際に必要な教師データを作成できる「ReNom TAG」、
その教師データをもとにユーザー自らがモデルを作成、比較、予測、評価することができる「ReNom IMG」を開発しました。

ReNom
AI開発プラットフォームReNom

ReNom TAG

ReNom TAG

教師データ作成アプリ

ReNom IMG

ReNom IMG

画像認識アプリ&API

ReNom TAGとReNom IMGなら
AIの専門的な
知識がなくても
高い精度の画像認識モデルを、
数日で開発できます。

ディープラーニングを使った画像認識モデル開発に
ご興味あるかたはこちらからお問い合わせください。

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ReNom IMGで画像検出モデルの
開発スタイルが一変!

ReNom IMGで画像検出モデルの開発スタイルが一変

  1. 特徴1短期間でモデル構築が可能

    • GUIですぐに精度の確認、比較ができる
    • 思いのほか精度が出ない時はタグ付けに立ち返り
      モデルの再構築ができる
    • 試行錯誤も容易に繰り返しができる
  2. 特徴2エンジニアでなくてもモデル構築が可能

    • これまでエンジニアが3〜4ヶ月をかけて行っていた「タグ付け」
      「モデル構築」「評価」全ての作業を、数日〜1週間で行うことができる
    • 一連のモデル開発の作業をGUIで行え、難しいアルゴリズム(YOLOv1、
      YOLOv2、SSD)や、パラメータのことが分からなくてもモデル構築ができる
    • 直感的にさまざまなパターンの学習結果をすぐに確認することができ、
      適切なアルゴリズムとパラメータの設定が理解できるようになる

ReNom TAGは、検出したい物体に
バウンディングボックスをつけ
ReNom IMGで使用可能な
教師データを簡単に作成できます。

ショートカットキーで作業時間短縮に

ユーザーが定義づけしたClass Tagに対して、数字やアルファベットでユーザーが任意のショートカットキーを設定することができます。ショートカットキーを用いることで、効率よく、短時間でアノテーション作業(タグ付けを付与する作業)を実施することが可能となります。

管理者モード

タグ付けを行うユーザーの作業を管理・監督する管理者モードでツールを使用することが可能です。管理者モードではClass Tag リストの設定、タグ付け済み画像に対してOK/NG の評価・コメントを付けることができます。

複数作業者でタグ付けが可能

タグ付けする画像データをディレクトリに分けることで、複数作業者でタグ付けすることができます。別々のディレクトリで作業を行う場合、同じファイルに対して、書き込み処理が行われることはありません。

バージョンアップしたReNomTAGでは
物体の領域(セグメント)を分類する
セグメンテーション用教師データの
作成も可能になりました。

セグメンテーションモデルの学習に、必要となる教師データは、画像内において検出対象が占める領域を表す必要があるため、データ作成には専用のツールが必要になります。ReNomTAGで作成したセグメンテーション教師データは、ReNomIMGで直ちに使用することができます。

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ReNom IMGではディープラーニングの
専門知識がなくても
画面上で簡単に
モデル開発ができます。
ボタンを
押すだけで、
自動的にモデルの
学習がスタート。

データセットを任意で登録することができ、それぞれのデータセットに対し学習用、検証用に使用する比率を指定し分割することができます。ReNom IMGでは複数のデータセットが登録でき、教師データの内訳を把握し、各クラスのタグの分布を確認することが可能です。

GUI でモデルを学習する際、ユーザーで設定しなくてはいけないパラメータが限定されており、アルゴリズムやパラメータ、AI 開発の知識がなくても、直感的にモデル開発を進めることができます。アルゴリズムを選択し、パラメータを設定し、「Create」ボタンを押すだけで、学習が回り始めます。

ディープラーニングの主要な画像認識
アルゴリズムはすべてサポート。
最適なアルゴリズムや
モデルを
直感的に比較検討でき、
専門家がチューニングしているので、
高い精度が出ます。

ReNom IMGのアプリケーションでは、モデルを学習する際にユーザーで設定するパラ メータは限られていますが、高い精度がでるように自動的にモデルのチューニング処理を行なっており、アルゴリズムやパラメータの設定など、AI開発の専門知識が なくても、直感的にモデル開発を進めることができます。 ユーザーはアルゴリズムを選択し、最低限の設定と学習回数を決めて「CREATE」ボ タンを押すと、学習が回り始めます。

  • Object Detection

    Object Detection
  • Segmentation

    Segmentation
  • Classification

    Classification

「Prediction Sample」が表示されます。検証用データに対する検出結果を確認することができます。「Prediction」と「Target」のバウンディングを表示/非表示することができ、予測結果と教師データを見比べることが可能です。

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ReNom TAG/IMGによる
画像認識開発 運用イメージ

ReNom ReNom TAG/IMGによる画像認識開発 / 運用イメージ

できたモデルは速やかにエッジに配信して運用できます。再学習もすぐにスタートし、精度を上げて再配信

活用事例

ReNomTAGは、以下のような課題のための教師データ作成に使用することができます

  • 製造ラインでの画像検品
    製造ラインでの画像検品
    作業者の目視で行なっている製造ラインの検品工程等において、製造物の傷などの画像データを学習させ、製造品の良否を識別する自動検品システムとしての活用。
  • 食品工場での品質管理
    食品工場での品質管理
    出荷されるべき製品の画像データを学習させたAIモデルで、少しでも違う形をした加工物を出荷ラインから自動で振り分ける等の活用。
  • プロセスラインでの傷検知
    プロセスラインでの傷検知
    プロセスラインの工程において発生する傷やへこみなどの欠陥箇所を検出するソリューションとしての活用。検査員のスキルの差で起こっていた欠損箇所の見逃しを防ぐなどの効果があります。
  • ドローンを用いた外観検査
    ドローンを用いた外観検査
    鉄塔や橋梁等の傷やヒビ、サビなどを検知するといった用途での活用。人が立ち入ることが困難な場所をドローンで空撮し、外観検査を実施することが可能です。

まずは体験してみませんか?

体験会の実際の流れ

実施日:3時間程度 要相談 費用:無償

  1. STEP01

    実データを受領
    無ければ
    サンプル
    データを使用

  2. STEP02

    操作方法の
    レクチャー

  3. STEP03

    教師データ作成

  4. STEP04

    実際に
    モデル開発

  5. STEP05

    結果を確認
    振り返り

  6. 作成したモデルで行なった画像認識の結果を印刷し社内の報告用にご利用いただけます。

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