オブジェクト検出モデルをユーザー自らがつくる時代に

ReNom | IMG

開発背景

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(画像のどの部分に何のオブジェクトが写っているかというデータ)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のが大きな課題となっています。さらに従来、精度の高い物体検出モデルを得るには検出したいオブジェクトの特徴を調査し、それを十分に表現する特徴量を開発しなければならず、予め使用用途の想定された「学習済みモデルを提供する」ということは難しいことでした。このそれぞれの課題を解決すべく、GRIDはReNom WEBアプリケーションとして、画像分析を行う時に必要な教師データを作成できる「ReNom TAG」、その教師データを元にユーザー自らモデルを作成・比較・予測・評価することができる「ReNom IMG」を開発。画像分析の一連の作業がこの2つのアプリケーションで簡易となり、従来のモデル構築の工数が大幅に削減可能となりました。

 

 

オブジェクト検出モデルをワンストップで構築

1)ユーザー自らGUIでモデルを作成

 データを用意し、パラメーター設定などを調整することで、自らモデルを作成可能。

2)さまざまなモデルを比較する

 作成したモデルをグラフで比較することで、それぞれのモデルがどのような観点(位置の特定、クラスの判別)で精度が良いのかを一目で確認できる。

3)比較したモデルの中で精度の高いモデルを選択し、予測・評価をGUIで確認

 選択した学習途中、学習済みモデルがどのような予測を行うのかをGUI上ですぐに確認可能。

4)3つのステップを繰り返し、より高い精度を持つ1モデルを作成

 

応用分野

森林資源管理・・・ドローンを使い上空からの撮影映像による資源管理

製造・・・製造工程におけるキズ・破損の画像から、検品を自動判別

インフラ・・・車両に搭載したカメラに映し出された路面の不具合を検出

ソーラーパネル・・・ドローンにサーモカメラを搭載しホットスポットを検知

医療・・・医療で用いられるレントゲンやMRIなどの画像から病気を判定

 

 

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