【AI画像検査事例】アノテ―ションの大きさ
検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」のポイントをお伝えします!
実際にDeepSkyを導入いただいているお客様のサポート事例です。検出率を上げるためのご案内をしました。検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」ですが検査精度に大きくかかわってきます。下の画像は検出率が低かったアノテーションです。大きすぎるアノテーションと小さすぎるアノテーションは検出率を下げると案内しました。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 不合格箇所を1つ以上検出して不合格の判定と設定しました。(検査した画像は学習させた教師画像とは別の未知の画像)未知の画像32枚(良品16枚 / 不良品16枚)を検査し、正判定:30枚 誤判定: 2枚(不良を検出できなかった、良品は全て正判定)※教師画像も検査しましたが、2枚誤検出しました。おそらく学習の枚数、時間を増やすことで検出できるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky
- 企業:株式会社スカイロジック
- 価格:応相談