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Deep Learning Module

Cortado

VizX2のエコシステムの内、CortadoはVizX2 ProfessionalまたはVizX2 Teamworkの横にインストールできる単独エンジンです。 このエンジンは、VizX2内で追加のフィルタリング・オプションとして機能します。 ZiuZが作成したテーマが、現在VizX2に多数含まれています。 さらに一般的なテーマも使用することができます。 Cortadoを使って、ユーザーは独自のテーマを作成し、使用することができます。

これらのテーマは、VizX2内で使用することができます。 テーマを学習させる前に、テーマの肯定的な、また否定的な例の両方を含む大規模な参考資料を作る必要があります。 この資料は、特定のテーマのニューラル・ネットワークを形成するために使用されます。 ネットワークに十分に学習させた後、VizX2に追加することができます。

VizX2は、インデックス作成中、すべての見覚えがない未知の画像と映像の点数を計算します。この点数は、0と1の間の数値で、素材が特定のテーマにどれほどマッチするか度合いを反映します。

VizX2で、揺れる子供の画像を識別したいとします。 最初に、肯定的な例と否定的な例を含む画像を選びます。 次に、これらの画像の集合体をトレーナー・ツールを使ってニューラル・ネットワークに学習させます。

学習した画像が事件に浮かび上がったとします。その際、事件の画像と学習した画像の近似値(マッチ度)を点数づけます。

点数: 0.9

 

 

Score: 0.1

フィルタリング結果を表示する中、VizX Imageは点数が最も高い素材から 最も低い点数の素材へと降順に画像を並び替えていきます。 点数が0.1未満の素材は、フィルタリング結果には表示されません。

ある特定テーマに学習させた資料を選択する際には、注意しないといけない点が複数あります。

• 関連する否定的な例と肯定的な例の参考資料をまとめる必要があります。
• まず信頼性の高いテーマを学習させるために、どれだけの資料が必要か量を決定します。
• 学習には時間がかかります。
• 相互依存するパラメータを学習させることは困難です。

ZiuZは、Cortadoのコミッショニング中に行う初めてのテーマの学習をサポートします。