概要
画像認識AI
画像認識AIはAIを用いることにより人物や物体を認識することで、画像分類や物体検知を行う機能です。 近年の画像認識では、今まで実現できなかった「画像の意味を理解する」ということまで可能になっています。画像認識AIの種類
画像認識には具体的に以下のような種類があります。
画像分類（Classification）
画像内に映っている物体や画像自体を認識することよって、その画像を1つのカテゴリに分類します。
画像の自動タグ付け（Tagging）
画像の内容を理解することで、その画像に対して複数のタグを自動で割り当てます。
物体検知（Detection）
画像からその画像に含まれる物体を認識し、その物体の位置を検出します。
セグメンテーション（Segmentation）
画像からその画像に含まれる物体を認識し、ピクセル単位でその物体の領域を検出します。
ディープラーニングとは
画像認識AIではディープラーニングを使用します。ディープラーニングはニューラルネットワークを使用した機械学習の手法です。
ニューラルネットワークは人間の神経回路を模したニューロンを組み合わせた機械学習モデルです。 ニューロンの内部では前の層の出力を重みをつけて足し合わせ、それに非線形関数を適用させています。 ニューラルネットワークの構造は入力するデータや画像認識の具体的な種類などによって変化します。
ニューラルネットワークは人間の神経回路を模したニューロンを組み合わせた機械学習モデルです。 ニューロンの内部では前の層の出力を重みをつけて足し合わせ、それに非線形関数を適用させています。 ニューラルネットワークの構造は入力するデータや画像認識の具体的な種類などによって変化します。
画像認識AIの応用事例
- 品質管理
- 検品自動化
- 異常検知
- 物体検出
- 空間把握
アーキテクチャ
デモで使用している画像認識モデルはAzureのCustom Vision機能を利用して学習しています。
Custom Visionは学習済み画像認識AIを転移学習でカスタマイズできるサービスです。
学習・推論
- 学習の画像をまとめて、AzureのCustom Visionポータルにアップロードします。
- Custom Visionポータルのアノテーション機能を利用して、画像をアノテーションします。
- 必要な枚数をアノテーションして、学習を開始します。
- 学習の結果を確認し、学習済みのモデルをダウンロードします。
- ダウンロードしたAIモデルをPythonプログラムに読み込んで、未知データを認識します。
デモ
画像AIを試す
このデモでは画像から画像内の人物が安全ヘルメットを被っているかどうかを判断します。 お好きな画像ファイル又はサンプル画像を選択することでお試しいただけます。 [JSON] ボタンをクリックすることで、詳細な判断結果をJSON形式で表示します。
- 画像サイズは最大2MBです。
- ブラウザでjavascriptを有効化にしている必要があります。
結果説明
安全ヘルメットを被っていると認識しているところ。
安全ヘルメットを被っていないと認識しているところ。
※お客様のデータは保存いたしません。
※画像では予測正解率が50%より大きい部分のみ表示しています。（正解率は詳細な認識結果から閲覧できます）
試す↓
サンプル画像
