データアナリティクス事業本部の鈴木です。 教師あり学習で画像の物体認識を行う際には、一般的には以下の情報が必要になります。 画像 アノテーションデータ(どこになんの物体が写っているかなど) 公開されているデータセットでは、アノテーションデータがすでに準備されていることも多いですが、新しい問題に取り組む際には、基本的には自分でアノテーションを付ける必要があります。 今回は画像にアノテーションデータとしてバウンディングボックスを付けるために、Computer Vision Annotation Tool (以降、CVAT)を調べたのでご紹介します。 CVATとは インテルで開発されている、コンピュータビジョンアルゴリズム用のラベリングツールです。 MITライセンスで配布されており、ソースコードはGitHubで公開されています。 ウェブベースのツールで、Dockerでサーバーを起動し、Googl
先日、異物検査システム構築案件でADFIを使って異物検出AIを作成した時の手順メモ。 概要 異物混入対策 食品製造現場においては異物混入対策は非常に重要視されています。 もちろん、食品工場や物流の現場では異物混入を防ぐ様々な対策が導入されていますが、最終的には異物検査(商品に異物が混入していないかのチェック)が必要です。 異物検査を人間が目視で行うのは大変なので、異物検査システムのニーズは大きいようです。 異物検査AI 近年、ディープラーニングなどのAI技術が進展したため、高精度の異物検出AIが作成できるようになってきました。 今回は、無料で利用できる異常検知AIプラットフォームのADFIを使って異物検出AIを作成してみたので、その時の手順を掲載します。 ADFIの詳細については、以前の記事で紹介しているので、そちらを参照ください。 やりたいこと カメラで撮影した画像の中に、異物が混入して
驚くべき結果でした! かなり学習データ数を少なくしたのに、ほぼ100%の正解率。 しかも、こんなに 学習時間が短い(20秒~10分!) とは! ADFIの得意・不得意や限界を知るためにも、次回の記事では、もっと難しいデータセットで検証してみたいと思います! ADFIを使ってみる!(手順解説) ADFIの画面は英語表記なので、ちょっと心理的ハードルが高いですが、誰でも異常検知モデルを作成できるように手順を解説します。 大まかな流れ アカウント作成&ログイン プロジェクト作成&データセット作成 画像アップロード 検査対象範囲を設定 異常検知モデル作成 閾値の設定 テスト&性能検証結果の確認 1. アカウント作成&ログイン ①ADFIのWEBサイト( https://adfi.jp/ )の右上の「Sign In/Sign Up」を押す。 ②「Create a new account」を押す。 ③
農研機構AI病虫害画像診断APIは、農林水産省戦略的プロジェクト研究推進事業「AIを活用した病害虫診断技術の開発」及び内閣府官民研究開発投資拡大プログラム(PRISM)によって、法政大学(生命科学部応用植物科学科及び理工学部応用情報工学科)により開発された病害判定エンジン、および、株式会社ノーザンシステムサービスにより開発された虫害判定エンジンを呼ぶ一連のAPI群です。 2021年6月現在、以下の以下の判定エンジンを利用できます。 法政大学が開発した4作目(キュウリ、イチゴ、ナス、トマト)の葉表の画像判定 ノーザンシステムサービスが開発した4作目(キュウリ、イチゴ、ナス、トマト)の葉表の画像判定 エンジンは順次追加される予定です。 ご利用いただくには、WAGRI会員である必要があります。また、別途申し込みが必要です。 その際には、AI病虫害画像診API利用規約(お申込時に提示いたします)に
詳細情報 日本の農業現場には多様な病虫害が発生しており、その防除には多大な費用と労力が費やされています。また、近年の地球温暖化の影響で、病害虫による被害が拡大するとともに、これまで発生しなかった病虫害が発生する懸念があります。高齢化する生産者やそれに伴う熟練者の減少への対応、経験の浅い新規就農者・新規参入者の安定営農を支えるためにも、高度な専門性を必要とする病虫害の診断・防除の充実した支援は欠かせません。一方で、人工知能(AI)による画像判別技術は、特に2010年代後半から急速に精度が上がり人間の認識能力を超えつつあります。このため、農業現場からの病虫害診断要請への迅速な対応を目指し、AIによる画像判別を活用した手軽で安価な病害・虫害診断サービスが求められています。 研究の経緯 農林水産省人工知能未来農業創造プロジェクト「AIを活用した病害虫診断技術の開発」により、病害虫AI診断コンソーシ
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