「 #CustomVision を活用するための Tips」セッション資料 ( #edgeai 勉強会 #2 2019/2/27 開催)を公開しました

エッジ・組み込み AI 勉強会 #2 (2019年2月27日 開催) で、Custom Vision の Tips を紹介しました。

エッジデバイスでの AI 利用となると、まず思いつくのは(そしてデモ映えするのは)画像分類・認識などの技術だと思います。

特定ドメインの画像分類器としては Custom Vision が便利で、モデルを作る手順も簡単です。
深層学習についての深い知識がなくても使えます。

そんな Custom Vision ですが、操作が簡単なだけに「おもちゃ」とか「プロトタイプには使える」という声を聞くことがあります。

そこで「いやいや、すごく高品質な分類器なんだよ」という紹介をしました。

  • 評価用データを使って再学習できる
  • イテレーション管理ができる
  • 確率しきい値を変更できる

特に、3つ目の 確率しきい値の変更 については、会場でも「知らなかった」という声があり、ニンマリしてしまいました。

分類器の用途によって、Precision (適合率)を上げたり Recall (再現率)を上げたりといったチューニングをしたいことがあります。

例えば、不良品の検出をしたい場合に Recall が低いと、不良品を見逃してしまいます。
候補をいくつかピックアップしたい場合などは Precision を上げるのがいいでしょう。

Custom Vision はこういった用途に応じて、適切なしきい値を探したり、変更する機能があります。

ONNX エクスポートが可能な Custom Vision なら、モデル作成の手間が少なく、PC などに比べてスペックが高くないデバイスでも動作させることができ、かつその際に推論の品質をチューニングすることができます。
エッジデバイスで画像分類をしたい場合には、Custom Vision の利用を検討してみるといいかも。

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カテゴリー: AI, Cogbot, Cognitive Services, Edge AI, 機械学習 タグ: , , , パーマリンク

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