お客様ご自身でGPT用のカスタマイズ関数ブロックを作れます。詳細はお問合せ下さい。

また、SiNGRAYオーナーズサイトでお客様同士でお互いに処理モジュールを有償か無償かを問わず、交流するフォーラムも開設する予定です。ご自分のOCRアルゴリズムに自信を持っているお客様は是非ほかのオーナーとシェア出来ると幸いです。

弊社SiNGRAYカメラに搭載できるDL推論としては、TensorFlow、Caffe、Keras、PyTorch等のフレームワークより構築されたディープラーニングのネットワークをご利用できます。大別に、下記の二種類のDL推論がSiNGRAYカメラに導入できます。

 

1 . 弊社が開発したSiNGRAYNETという産業応用に特化したディープラーニングネットワークです。現時点では5種類（DeNet, SegNet, ClassNet, 3DNetとPoseNet）を提供しています。これらのネットワークはすでにファインチューニング済み、学習用サンプル画像とアノテーションデータをトレーニングサーバーに入れるだけで、パラメータチューニングなどの複雑な調整を必要とせず、簡単にDL推論を導出でき、SiNGRAYカメラで実行できます。また、これらのネットワークは追加学習（増量学習）の仕組みで構成され、少量サンプルからDL推論を構築できるという特徴を持っております。SiNGRAYNETの学習トレニンーグサーバー（ローカルとクラウド両方対応）の構築は別途用意しております。詳細はお問合せください。

 

2 . お客様がご自分で開発したDLネットワークです。TensorFlow、Caffe、Keras、PyTorch等のフレームワークに基づいたネットワーク推論であれば、SiNGRAYカメラ用フォーマットに変換することでご利用いただけます。詳細はお問合せください。

ご利用されるDLネットワークの特性によりますので一概には言えません。原則的には不良品のサンプル全数、良品のサンプルがなるべく広く分散するように準備してください。
弊社が開発した外観不良（傷、汚れ、異物等）に特化したSegNetを例とすると、数十枚の不良サンプルがあれば検出性能が高い推論をトレーニングできます。

弊社はAWSと提携し、2020年2月中旬からSiNGRAY AIスマートカメラをご購入していただいたお客様にお試しSiNGRAYNETクラウドトレーニングサービスをご提供しております。お客様にて100枚以内のサンプル画像をSiNGRAYNETトレーニングサーバーにアップロードし、無償でトレーニングできます。このサービスのご利用には、ユーザー登録後に配布させて頂くIDとパスワードでお試しSiNGRAYNETトレーニングサイトにログイン可能となります。

弊社の推奨環境は下記の表に記載しております。詳細について弊社の代理店様にお問い合わせください。

 

 

SiNGRAYNetの一つ、対象物検出専用深層学習ネットワーク。コンベヤにあるワークの識別、無人倉庫の対象商品の検出等に適用。

SiNGRAYNetの一つ、外観検査専用深層学習ネットワーク。欠陥、傷、汚れ、異物等の検出等に適用。

可能です。SiNGRAYカメラはIPカメラなので、遠隔サーバーで学習した推論をネットワーク経由で転送して運用可能です。

これは我々が提唱している「クラウド・エッジ協同」コンセプトです。

取込中に学習したネットワークを切り替えることは可能です。事前に複数個の推論ファイルを用意して、画像を取込中に切り替えできます。

はい、出せます。