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株式会社ALBERT
営業推進部
高橋 淳一
AI画像解析をビジネス現場に導入するための
ファーストステップ
ALBERTのご紹介
ALBERTは「分析力」を武器に、ビッグデータアナリティクス市場にて
2つのソリューションサービスを提供しています。
分析からシステム化まで、一気通貫したご支援が可能!
1
画像解析
本日のテーマ
2
3つの代表的な画像認識タスク
3
画像分類 物体検出 領域検出
猫
犬
うさぎ
猫
犬
うさぎ
画像の中から猫を検出 ピクセル単位で猫を識別
猫
犬
うさぎ
画像解析のビジネス導入までのステップ
4
Step1
PoC
Step2
本モデル構築
Step3
チューニング
Step4
システム開発
最初のPoCのステップで頓挫することが多い
PoCの段階で陥りがちなこと
5
実用に向けたステップが踏めずにプロジェクトが前に進まない
???
??
全く精度が出ない…
そもそもAIで解決可
能なのかわからない
自社で分析 頓挫
ある程度精度が出て
いるが、実用精度ま
で向上させる方法が
わからない…
どうすればよいのか
6
画像解析にノウハウのあるデータサイエンティストによる
分析と課題の整理を行うことがプロジェクト前進に必要
???
??
自社で分析
データサイエンティスト
による分析
専門のデータサイエンティスト
による検証と課題の整理
成功
ALBERT 画像解析サービス タクミノメ
7
ALBERT 画像解析サービス タクミノメ
8
学習
概要
特徴
画像解析PoC受託サービス
経験豊富なデータサイエンティスト
が1ヶ月という短期間で推論モデル
とレポートを提供
Azure Batch AI
※ワークステーションやその他のクラウド
サービスでも対応可能です。
特徴 13種類の主要ニューラルネット
ワークを実装済み
13種類の主要ニューラルネットワーク
9
画像分類
物体検出
AlexNet VGG16 SqueezeNet10 SqueezeNet11
ResNet50 ResNet101 ResNet152 DarkNet19
領域検出
YOLOv2 RetinaNet
GCN152 GCN101 GCN50
画像データのアノテーション
10
アノテーションのコンサルティングや
トレーニングを積んだパートナーリソースの提供も可能
アノテーション作業 モデル構築 報告会/納品画像データの準備
画像No. 特徴クラス X座標 Y座標 幅 高さ
0001 クラスA 234 193 342 382
0001 クラスB 211 123 397 447
0002 クラスC … … … …
何故タクミノメでPoCがうまくいったのか?
11
①経験豊富なデータサイエンティストによる筋の良い
実験計画の策定
②実験の実行と実験計画の修正のイテレーションを
素早く回すことができた(Azure Batch AI)
③課題に合わせたデータオーギュメンテーション
事例から得られた画像解析PoCについての知見
12
今あるデータの範囲での精度の向上だけでなく、
次のステップに進むための課題を把握することが重要
13
ALBERTにはPoCを成功させる技術とノウハウがあります!
是非ALBERTにご相談ください!!

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