今改めて Custom Vision ができること ~カスタム&ノーコーディングで画像解析エンジン作成&APIで活用

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Cognitive Services Custom Vision

Pre-ready の AI 機能を今日すぐに使える “AI パーツ” Cognitive Services の一つに、オリジナルの画像解析エンジンを作成して利用できる Custom Vision というサービスがあります。

こちらは最小5枚の画像を用意して学習させることで、画像を解析できるエンジンを作成でき、また、Web API や各種 AI モデル (CoreML, TensorFlow, ONNX) や Docker コンテナ、または Vision AI Dev Kit 用に Export して利用できます。

Custom Vision で用意されている “画像解析” には大きく分けて 2 種類 (とさらにその下に区分) があります。

  • Image Classification (画像認識)
    • Multiclass (single tag per image) : 1つの画像につきタグは1つ
    • Multilabel (multiple tags per image) : 1つの画像につき複数タグ付け
  • Object Detection (物体検出)

Image Classification

Image Classification は 画像に検出したい物体が含まれているか、Object Detection は対象とする物体が検出できるかの判定ということになります。
そもそも、このような画像を解析する (2D の画像から 3D の物体を検出する) 技術としては、 Segmentation (画像から物体領域を認識) と Detection (認識された物体が何であるかを特定) がベースとなっています。

Multiclass (single tag) は一つの画像につきタグは 1 つ、Multilabel (multiple tags) は複数のタグの条件に当てはまる場合には判定する仕組みです。Cognitive Services の Computer Vision API も Multilabel (multiple tags) になっています。

Object Detection

Custom Vision で Object Detection を行う場合、物体の位置を特定して学習させます。

Custom Vision による画像解析モデルの作成 に必要なもの

画像分析モデル作成に必要なものは

  • Azure サブスクリプション
    • 無料版の申し込み方法
    • Azure Portal から Custom Vision のサービスを作成してから利用します。(F0 と呼ばれる無料版があります)
  • 画像
    • Image Classification : 1タグあたり画像 5 枚以上
    • Object Detection : 1タグあたり画像 15 枚以上

なお、Classification と Object Detection は別々にモデルを作成する必要があります。

Custom Vision による画像解析モデルの作成

詳細は別記事にてご紹介しますが、大きく分けると Custom Vision Portal と呼ばれる GUI 画面で設定などを行う方法と、Web API (Training API) で行う方法があります。

Custom Vision Portal からモデルの作成に必要な画像アップロードやタグ付け、モデルの学習と精度算出、テストと結果の再学習などを行うことができます。

基本的には GUI (Custom Vision Portal) でモデルの作成や確認、ブラッシュアップを行い、必要に応じて、学習データを追加するプロセスを行いたいときに、アプリ等から Training API を Call して利用する方法を検討するのが良いのではないでしょうか。

モデルを作成した後は、Web API (Custom Vision Prediction API) で利用したり、Export して利用することができます。

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