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AI学習環境

モルフォのAI学習環境ではTrainingに必要となる典型的な処理や、classification, detection, segmentation等のタスク、各種モデルが実装されており、オプションを変更することで新たな実装なしに様々なTrainingを実施できます。

主な利用シーン

  • 外観検査
  • 自動運転・車載
  • 構造物劣化診断
  • ファクトリー・オートメーション
  • 医療用検査・診断支援
  • 監視カメラ
  • 船・電車・航空機
  • 自律走行車

主な機能・目的

  • AI学習環境

ポイント

  • 特別な実装なしにTensorflowでのTrainingを実施できます
  • classification, detection, segmentation等、様々なタスクに利用可能です
  • 高速なAugmentation処理が多数実装されており、本格的なTrainingが可能です

詳細

通常、AIをTrainingする際、Tensorflow等のフレームワークを利用します。ただ、フレームワークを使っても、実際のTrainingを行うには、準備した画像やアノテーション情報をフレームワークが扱える形式にしたり、学習の際のデータのaugmentationを行ったり、ニューラルネットワークのモデルを準備したり、学習に利用するlossやoptimizerを準備する等、たくさんの実装する必要があります。また、学習内容(タスクやモデル)を変更する際、一般的にはこれらを再実装する必要があります。
モルフォのAI学習環境ではTrainingに必要となるこれらの典型的な処理や、classification, detection, segmentation等のタスク、各種モデルが実装されており、オプションを変更することで新たな実装なしに様々なTrainingを実施できます。

AI製品相関図

提供形態

「AI学習環境」はPythonで実装されています。 詳しくはお問い合わせください。