ちょっとだけPoC
試してみませんか?

導入前提は大袈裟。PoCだけ気軽に試したい。でも深層学習
専門家の意見は欲しい...  DakePoc (だけポック) にお任せ!

DakePocは、AI画像認識PoCサービスです。

現在使用されている学習データをお預かり

貴社で実際に業務で使用されているデータをNDA締結後にお預かりします。 持ち出しが難しい場合は類似のデータでも構いません。また画像の整形や不足しているラベリングの追加作業も可能です。

実際に認識学習を行い、結果を評価

データ画像のサイズ、枚数や各不良品クラスのバランスを考慮し、どの様な学習を行うか計画を立て、実際にGPU付きの高性能マシンにて学習を実施します。 Epochごとのloss値を参考にしながら学習を進め、良さそうなEpochで評価を行います。

学習結果をレポートにしてお返しします

使用したデータの内訳、学習条件、学習内容、評価内容を整理し、所見を追記してレポートを作成します。 レポート内容についてお客様へのレビューを実施させていただきます。
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報告書例

公開データを用いて実際に学習を行い、AI認識器を作成します。
事例① プリント基板の不良箇所をピクセル単位で判定したい

学習内容

データセット
サブセット
PCB2: プリント基盤(Printed Circuit Boards) #2
不良品クラス数
4クラス

良品

Bent(曲がり)

Melt(溶解)

Scratch(ひっかき)

Missing(欠損)
解析タスク
セマンテック セグメンテーション
学習データ
うち学習用 うち検証用
良品数 182* 84*
不良品数 84 16*
*ランダムサンプリング実施データ

学習結果

5クラス評価(不良品クラスごと)
予測
Bent Melt Scratch Missing BG(Negative)
GT
(教師データ)
Bent 8309 2729 0 0 8968
Melt 951 18598 0 1076 20618
Scratch 0 0 2958 0 2389
Missing 0 0 149 23572 7727
BG 1566 7554 5921 13691 157159424
FN(False Negative) … 不具合があるが、検知できなかった。  FP(False Positive) … 不具合のない製品に対して不具合を誤検知した。
検出できた画像 (特筆すべきものをピックアップ)

オリジナル画像

正解画像

推論画像
ヒートマップ

層1(解像度32x32)

層2(解像度64x64)

層3(解像度128x128)

層4(解像度256x256)

層5(解像度512x512)
もっと詳しく知りたい方はこちら!
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事例② ヘーゼルナッツの不良箇所をピクセル単位で判定したい

学習内容

データセット
サブセット
ヘーゼルナッツ
不良品クラス数
2クラス

良品

Crack(カケ)

Print(印字)
解析タスク
セマンテック セグメンテーション
学習データ
うち学習用 うち検証用
良品数 128* 58*
不良品数 50 12*
*ランダムサンプリング実施データ

学習結果

3クラス評価(不良品クラスごと)
予測
Crack Print BG(Negative)
GT
(教師データ)
Crack 66685 1 147329
Print 70821 9461 16638
BG 585907 163 72503315
FN(False Negative) … 不具合があるが、検知できなかった。  FP(False Positive) … 不具合のない製品に対して不具合を誤検知した。
検出できた画像 (特筆すべきものをピックアップ)

オリジナル画像

正解画像

推論画像
ヒートマップ

層1(解像度32x32)

層2(解像度64x64)

層3(解像度128x128)

層4(解像度256x256)

層5(解像度512x512)
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簡易お見積りシミュレータ (Ver 1.1)
AI認識タスク
画像データ数
画像整形
クラス数 (良品or背景含む)  うち難易度高め クラス
クラスごとの画像数  (カンマ区切り、不均衡チェック)
ラベリング補足
画像サイズ: 幅 高さ pixel
可能なリサイズ: 幅 高さ pixel  (513以上は学習機スペックより要ご相談)
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  うち対面ご希望回数
データ撮影: 作業日数 日程度
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