独自の技術で学習データを多量生成、認識精度の向上を実現

画像認識向け学習データ作成サービスの特長

短期間・低コストでわずかな画像からアノテーション(注1)済み学習データを量産

画像認識AI のための学習データの作成には「画像データの収集」およびこれらの画像に対する「正確なアノテーション作業」が必要です。
通常この作業には多くの時間とコストがかかります。当社では少ない画像に適用しても過学習(注2)に陥らない、多量の学習データ生成を実現します。また、さまざまな画像に対して拡張が可能です。

注1)アノテーション︓データを仕分け、対象を特定するための情報を追加すること。タグ付け。
注2)過学習:学習データにだけ最適化され、効果が得られない状態

独自の技術で高精度な認識を実現

さらに画像認識の精度を向上するには、質が良く効果性が高い学習データ(教師データ)であることが条件になります。
当社では独自のデータオーギュメンテーション(注3)技術と、画像認識AI開発の多数の実績やノウハウをなどを活用し、認識精度向上を実現します。

注3)データオーギュメンテーション︓画像に対して平行移動、拡大縮小、回転、ノイズの付与等の処理を加えることで、データ数を水増しするテクニック

養殖場での餌の適正量予測に画像認識AIを適用した事例

画像認識AI 導入における課題と効果

近年ディープラーニングを使った画像認識AI が社会のさまざまなシーンで利用されていますが、導入を検討されているお客様からはいくつかのお困りの声をお聞きします。
本サービスでは、経験豊富な技術者が画像認識AIの導入・検証に向けた初期段階からサポートし、お客様の課題を解決します。

お客様の課題に合わせてサポートします

当社にお任せください

  • お客様の案件やご相談を元に、適切なメニューを提案します。
    どのようなご相談も、お気軽にお問い合わせください。

    例)・どんな事例があるのか?同じ業種の事例はあるのか?
    ・現在抱えている課題は解決できるのか?
    ・どのくらいの期間、費用が必要なのか?

画像認識向け学習データ作成サービス に関するお問い合わせ・ご相談

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