AI画像解析サービス
AI画像解析による、
ビジネスの発展
アイレットは、 AWS プレミアティアサービスパートナーとして培ったクラウドインテグレーション技術を活かし、 AI を用いた画像の分析、検知を行なうことにより、お客様のビジネス要望を満たす柔軟な画像解析システムの開発を実現、支援します。
画像分析を用いて解決したい
課題はありませんか？
画像から車や人間などの検出、
識別を最小コストで手早く行ないたい
ある特定の物体や差異のみ
画像から検出、識別したい
検出対象物の検知のみならず、
対象の占める範囲、割合を知りたい
クラウドリソースを用いた堅牢、
安全なデータ管理を行ないたい
物体検出に AI を用いる
上での選択肢
トレーニング済みモデルサービス
クラウドでの物体検出サービスの選択肢の代表例として事前トレーニング済みモデルサービス と カスタムモデル の２種類があります。
トレーニング済みモデルは、 AWS では Amazon Rekognition などが主に該当し、これらは画像に対して AWS が訓練済みの AI による識別を行なうものです。
カスタムモデルサービス
カスタムモデルは、前述したトレーニング済みモデルと違い、独自の画像、ラベルを読み込ませ、ある特定の特徴検出を可能とします。
カスタマイズのためには訓練及び訓練データを用意し、作成したモデルのデプロイを行なうことでAPI化を実現します。
AWS では Amazon Rekognition カスタムモデルが該当します。
上記 API と比較するとカスタムが効く分、訓練やデプロイが必要になるといった違いがあります。
モデルから構築
前述のトレーニング済みモデル及びカスタムモデルと異なる選択肢として、 PyTorch 、 Keras 等を用いて AI モデルから構築することも AI 開発における選択肢の一つとなります。
例えばこちらの画像のように、ピクセル単位でオブジェクトを検出したい場合などは、既存の API サービス一本での対応は難しく、モデル構築等のカスタマイズが必要となります。
こちら内容の詳細については、別途記事を作成していますので、気になる方は下記リンク先記事をご参照ください。
記事リンク：https://iret.media/71710
まとめとして、
通常 AI による画像識別
を行なう場合は、
「トレーニング済み
モデルサービス」と
「カスタムモデルサービス」と、
「AI モデルから構築」
という3つの選択肢からビジネス要件に応じて選択、
利用する必要があります。
上記を用いた開発手法例
画像から車や人間などの検出、識別を最小コストで手早く行ないたい
クラウド側で訓練済み、用意された API を使用し、物体の検出、件数を取得を行なう
使用サービス例
Amazon Rekognition
ある特定の物体や差異のみ画像から検出、識別したい
ある特定の特徴の差異に着目したデータを用いて訓練を行ない、 API を作成。
システムと結合し独自の検出結果を出力
使用サービス例
Amazon Rekognition
カスタムモデル
Amazon
Lookout for Vision
より特殊な検出（対象の占める範囲、割合を知りたい等）を行ないたい
求める要件に適した AI をモデル、アーキテクチャから作成。独自のモデルの訓練と構築を実施
使用サービス例
Amazon SageMaker
アイレット機械学習活用事例
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