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

主な機能・目的

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。