EasyClassify
深層学習分類ライブラリ
- 分類器のトレーニングと画像分類のための機能を含む
- 欠陥製品の検出
- 製品を様々なクラスに分類
- データ拡張をサポート
- CPUおよびGPU処理に対応
- データセット作成、トレーニング、評価のためのDeep Learning Studio
- Deep Learning Bundleの一部として利用可能
- コスト効率の良い推論専用ライセンスとしても提供
説明
ディープラーニングとは何か？
ニューラルネットワークは、人間の脳を構成する生物学的神経ネットワークに着想を得た計算システムである。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、深層のフィードフォワード型人工ニューラルネットワークの一種であり、最も一般的に画像解析に適用される。深層学習は、いわゆる従来型のコンピュータビジョンアルゴリズムでは解決が困難または不可能な複雑な問題を解決するために、大規模なCNNを利用する。 深層学習アルゴリズムは、通常例示によって学習するため、より使いやすい場合があります。ユーザーが部品の分類方法や検査方法を考案する必要はありません。代わりに、初期の学習段階で、検査対象となる部品の多くの画像を見せられるだけで学習します。学習が成功した後、部品の分類や欠陥の検出・分割に使用できます。
EasyClassifyは何に役立つのか？
ディープラーニングは、精密な測定やゲージングを必要とするアプリケーションには一般的に適していません。また、特定の種類の誤り（偽陰性など）が完全に許容できない場合にも推奨されません。EasyClassifyは、欠陥を明示的に特定することが困難な場合、例えば分類が様々なスケールや位置における複雑な形状や質感に依存する場合に、従来のマシンビジョンよりも優れた性能を発揮します。さらに、ディープラーニングの「例から学ぶ」というパラダイムは、コンピュータビジョンプロセスの開発時間を短縮することも可能です。
データ拡張
ディープラーニングは、ニューラルネットワークを訓練し、参照画像のセットを分類する方法を教えることで機能します。このプロセスの性能は、参照画像のセットがどれほど代表的で広範であるかに大きく依存します。Deep Learning Bundleは「データ拡張」を実装しており、これはプログラム可能な制限内で既存の参照画像を（例えば、シフト、回転、スケーリングによって）変更することで追加の参照画像を作成します。これにより、Deep Learning Bundleはクラスごとにわずか100枚のトレーニング画像で動作することが可能になります。
パフォーマンス
ディープラーニングは一般的に、特に学習フェーズにおいて膨大な処理能力を必要とします。Deep Learning Bundleは標準CPUをサポートし、PC内のNvidia CUDA対応GPUを自動検出します。単一のGPUを使用することで、学習フェーズと処理フェーズを通常100倍高速化します。
流通外検出
外れ値検出（OOD）は、EasyClassifyの機能の一つであり、モデルが学習に使用したデータから著しく異なる画像を特定します。これにより、誤分類される可能性が高い画像を識別します。OODは、実世界のアプリケーション向けに堅牢で信頼性の高い深層学習分類システムを構築する上で重要な機能です。
費用対効果の高い推論ライセンス
通常、生産現場でのディープラーニングの展開には推論処理のみが必要です。 推論とは、事前に学習させたモデルを用いて新規取得画像を検査・分析するプロセスです。学習は、ほとんどのケースでオフライン処理となります。学習はOpen eVision APIを使用して実行可能で、Deep Learning Bundleのライセンスが必要です。あるいは、Deep Learning Studioアプリケーションを使用すれば、無料で学習を実行することも可能です。推論専用ライセンスはDeep Learning Bundleライセンスの代替となり、顧客がコスト最適化された深層学習ソリューションを展開することを可能にします。
その他の特典
ネオ・ライセンシング・システム
Neoは新しいライセンスシステムです。信頼性が高く、最先端の技術を採用しており、Open eVisionおよびeGrabberのライセンスを保存するために利用可能になりました。Neoでは、ライセンスをNeoドングル上でアクティベートするか、Neoソフトウェアコンテナ内でアクティベートするかを選択できます。ライセンスを購入し、後で決定できます。
Neoドングルは堅牢なハードウェアを提供し、コンピュータ間での転送が可能な柔軟性を備えています。Neoソフトウェアコンテナは専用ハードウェアを必要とせず、代わりにアクティベーションされたコンピュータに紐付けられます。
Neoには専用のNeoライセンスマネージャーが同梱されており、直感的で使いやすいグラフィカルユーザーインターフェースと、Neoライセンス手続きの自動化を容易にするコマンドラインインターフェースの2種類が用意されています。
WindowsおよびLinux向けすべてのeVisionライブラリ
- Microsoft Windows 11、10 for x86-64 (64ビット) プロセッサアーキテクチャ
- x86_64 システム上の Microsoft Windows 11、10 IoT Enterprise
- Linux for x86-64 (64ビット) および ARMv8-A (64ビット) プロセッサアーキテクチャ（glibc バージョン 2.18 以上）
Open eVision Deep Learning Studio
Open eVisionには無料のDeep Learning Studioアプリケーションが含まれます。このアプリケーションは、データセットの作成、および深層学習ツールのトレーニングとテストの過程でユーザーを支援します。EasySegmentの場合、Deep Learning Studioはアノテーションツールを統合し、予測結果を真値アノテーションに変換できます。また、性能要件に合わせてツールをグラフィカルに設定することも可能です。例えば、トレーニング後、欠陥検出率の向上と良品検出率の向上とのトレードオフを選択できます。
