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  • ▸ 学習の仕方の開発部分のイメージや資料などはないのですか。

    SiNGRAYオーナーズサイトに近日に学習方法のユーザーマニュアルを公開する予定です。

  • ▸ こちらのAIカメラはどのようなDL推論を使えますか

    弊社SiNGRAYカメラに搭載できるDL推論としては、TensorFlow、Caffe、KerasそしてPyTorch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。

     

    ■第一種類は、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が必要とせず、簡単にDL推論を導出でき、SiNGRAYカメラで実現できます。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。弊社代理店にご確認してください。

     

    ■第二種類は、お客様がご自分で開発したDLネットワークです。TensorFlow、Caffe、KerasそしてPyTorch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ればご利用できます。変換ツールを別途用意しております。また、Ambarella社のサードパーティーによるDLネットワーク変換および最適化のコンサルティングサービスも用意しております。

  • ▸ ディープラーニングにどのぐらいのサンプルを準備する必要がありますでしょうか

    ご利用されるDLネットワークの特性によるもので、一概には言えません。ただ、原則的に、不良品のサンプル全数、そして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。

  • ▸ SiNGRAYNETのトレーニングのお試しクラウドサービスの利用法を教えてください

    弊社はAWSと提携し、2月中旬からSiNGRAY AIスマートカメラをご購入していただくお客様にお試しSiNGRAYNETクラウドトレーニングサービスをご提供します。お客様に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。このサービスをご利用するために、弊社代理店様経由でユーザー登録していただき、所定のIDとパスワードでお試しSiNGRAYNETトレーニングサイトに登録して、サンプル画像とアノテーションデータを指定フォルダーにアップロードしてから、OneClickでトレーニングできます。

     

    各SiNGRAYNETネットワークのオンライン日程として、DeNetとSegNetは2月中旬、3Dネットは3Dモデルマッチングで4月中旬、5月にClassNetとPoseNetをリリースする予定です。

  • ▸ 自社サーバーでSiNGRAYNETのトレーニングサービスを実行するH/W環境を教えてください

    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。

     

     

  • ▸ DeNetとは

    SiNGRAYNetの中の一つ、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。

  • ▸ SegNetとは

    SiNGRAYNetの中の一つ、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。

  • ▸ 学習用サーバを準備してサーバにカメラをつないでいた場合に、サーバの学習データをパッチのように呼び出して更新をかける運用は可能ですか

    はい、IPカメラですから、遠隔サーバーで学習した推論をタイムリーでSiNGRAYカメラに転送して運用できると思います。

    これも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。

  • ▸ 取込しながら学習したネットワークを切り替えることは可能ですか

    取込しながら学習したネットワークを切り替えることが可能です。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。

  • ▸ 学習結果の一致度は出せますか

    はい、出せます。

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