事前学習モデル上に構築されたビジョンシステム想像より少ないラベルで。

カスタムコンピュータビジョンシステムは、大規模な事前学習モデルが誰もラベルを付ける前に新しい視覚タスクでどれだけのことができるかを出発点にします。それが検査、文書、映像、計測システムのスコーピング方法です。

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対象

まだ手作業でやっているチームのために。

画像や映像から部品、アセット、施設を検査する製造業、公益事業、運営者

テキスト層では捉えられない情報を画像が持つ、アーカイブ、帳票、身分証明書をデジタル化する組織

通常のカメラからポーズ、キーポイント、動作を計測する必要があるスポーツ、ヘルスケア、トレーニング製品

できること

コンピュータビジョンシステム、仕事ごとに。

検査

外観検査とモニタリング

固定カメラ、ドローン、手持ち写真から欠陥、摩耗、占有率、変化を検出。信頼する前にシステムの正答率を示すラベル付き評価セット付き。

読取

文書画像理解

OCR単独では失敗するスキャンや写真からレイアウト、表、スタンプ、手書き、署名を読み取り、文書処理エージェントに供給します。

計測

ポーズ、キーポイント、対応点

身体ポーズ、オブジェクトキーポイント、画像・フレーム間の点マッチング。動作分析、フィッティング、トラッキング、拡張現実の背後にある問題です。

適応

ファウンデーションモデルの適応

事前学習済みのビジョンモデルと拡散モデルを、目標精度に達する最小のラベル付きセットで貴社ドメインに適応。より小さく安価なモデルで十分かどうかの測定された回答付き。

作り方

構築は、この順で。

ここにある各システムは、境界付きのワークフロー1本として定義され、成功指標と打ち切り閾値を構築前に文書で合意します。以下のステップはこのシステム固有のものです。

まず評価セット

貴社の画像のサンプルを、チームと手作業でラベリングし、システムを判定する数値にします。モデル選択前に合意します。

事前学習モデルでベースライン

検出、セグメンテーション、ビジョン言語、拡散ベースの特徴量を学習なしで評価セットに対して実行します。多くの場合、このベースラインで大部分が達成されます。

不足箇所のみ適応

ファインチューニング、プロンプトチューニング、または小規模ラベル付きセット。ベースラインが残したギャップとその解消コストに基づいて選択します。追加ラベリングの購入前に精度曲線を提示します。

データのある場所にデプロイ

デバイス上、貴社ハードウェア上、またはカナダのクラウドリージョンで。評価セットをスケジュールで再実行するドリフトモニタリング付き。

いまの位置

いま運用しているのはこれです。

クライアントのコンピュータビジョンケーススタディはまだ公開していません。最初の構築は評価セットと中止閾値を作業開始前に策定するパイロットとしてスコーピングされます。これはこのページの他のすべてのラインがケーススタディを獲得した方法と同じです。

ガバナンス

どう自ら検証するか。

お客様のチームがラベル付けした評価セットを基準に、システムを本番導入するかどうかを決めます
人物の画像は書面のプライバシー影響評価の下で扱われ、ユースケースと法律と貴社のすべてが求めない限り顔の特定は行わない
モデルは貴社のハードウェアまたはカナダのクラウドリージョンで実行可能であり、画像が貴社の管理外に出ることはない

それ以外の姿勢は、信頼とセキュリティのページに公開しています。顧客が付与し取り消せるアクセス、管理ストア内の認証情報、NIST AI Risk Management Frameworkに沿ったAIガバナンス要約、サブプロセッサー、および要請に応じたDPA。SOC 2は取得しておらず、そのこともそこに書いています。

よくある質問

コンピュータビジョンシステム、に答えます。

ラベル付きデータはどのくらい必要ですか？

必要量はタスクによります。最初の2週間で、合意した評価セットを使って初期データを評価します。事前学習モデルが視覚知識の大部分を持っています。狭いタスクでは数百のラベル付き例が一般的な出発点であり、不要なタスクもあります。いずれにせよ、追加ラベリングの費用を支払う前に精度曲線を確認できます。

PyTorch、YOLO、クラウドビジョンAPIのどれで構築しますか？

学習するものにはPyTorch、タスクに適した事前学習ファミリーを使用します。検出・セグメンテーションモデル、ビジョン言語モデル、ラベルが少ない場合の拡散ベース特徴量です。クラウドビジョンAPIは基準を満たし、データが貴社テナンシーを離れてよい場合に使用します。それ以外はモデルを貴社ハードウェアで実行します。