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開発事例

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22-05-2023

医療用画像解析

概要 – 腫瘍の検出、動脈の狭窄、臓器のデリネーションなどの手順では、肺のテクスチャ分類のようなタスクに最適なパラメータを見つけるために、さまざまな異なる手法とMapReduceのようなフレームワークを採用しています。 – 機械学習法、サポートベクターマシン(SVM)、コンテンツベースの医療画像インデクシング、ウェーブレット解析を固体のテクスチャ分類に適用しています。 – さらに、最先端のディープラーニング・ニューラルネットワークやモデルを幅広く活用することで、医療画像から異常を検出し、セグメント化することが完全に可能になります。 メリット – […]

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22-05-2023

SHARINGAN – AIカメラシステム

概要 Sharinganは、人工知能による顔認証技術を核としたスマートシステムです。 このシステムは、主に2つのサービスを提供します: 自動出勤管理 自動監視 デモ 自動出勤管理 速い処理 高い識別精度 導入が簡単で、企業のインフラを活用できる 同時に多人数の勤怠管理が可能 不正や偽造された勤怠を防止 自動監視 企業の職場で従業員を監視する 教室で生徒を監視し、保護者に通知する。

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22-05-2023

画像キャプション生成

課題:画像キャプション生成 与えられた画像に対して、キャプションを生成することを目標とします。 入力: 画像 出力: 画像に対するキャプション ソリューション: この問題に対して、Imagenetで事前学習されたInceptionV3を使用して各画像を分類します。最後の畳み込み層から特徴を抽出します。RNN(ここではGRU)は画像上で注意を払い、次の単語を予測します。 実験結果

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19-05-2023

NLPを用いたソーシャルネットワーク上の話題の発掘

課題: ソーシャルプラットフォーム上のデータは毎日増え続けています。 このようなデータを使用して、FacebookやTwitterで毎日、または毎時間「何が起こっているのか」を発見することができるでしょうか? この問題に対して、トピックモデリングを使用することができます: 入力:特定の時点でのベトナムの人気ファンページのFacebook投稿のデータセット 出力:その時点でベトナムのFacebookで最も人気のあるトップトピックとそれに関連するキーワードのセット ソリューション: この問題に対して、LDA(Latent Dirichlet Allocation)トピックモデリング技術を使用します […]

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22-05-2023

人間のセマンティックセグメンテーション

Semantic Segmentationの概要 セマンティックセグメンテーションでは、DeepLabモデルを使用してサンプル入力画像上でセマンティックセグメンテーションを実行する手順を示します。期待される出力は、サンプル画像にオーバーレイされたセマンティックラベルで、以下はいくつかの例です。 Atrous空間ピラミッドプーリング (1/2) – アトラス空間ピラミッドプーリングは、異なるアトラス率を持つ4つの並列アトラス畳み込みが特徴マップの上に適用されるよう提案されています。 – すべてのブランチから得られた特徴量を連結し、さらに1×1畳み込み(256フィルタとバッ […]

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19-05-2023

ワインの検出

課題: ユーザーが撮影したワインの名前を取得します。 この問題では、最大で10000のラベルのワインを認識する必要があります。 ソリューション: 上記の問題を解決するために、ボトルの検出と埋め込みにはディープラーニングを使用し、KNN検索を行ってワインの正確なラベルを取得します。