拘わらず、下記の応用例をご覧になって、「自社の問題解決にも応用できるのではないか?」という疑問や、「こんなデータがあるんだけど適用できるか考えて欲しい!」というご要望などをお持ちの方は、ネオラクス・メール送信フォームからお気軽にご相談ください。StyleGAN3による俳優の顔認証モデルの生成例また、AIサービスHomeでは、最新の生成系AIを積極的に活用し、様々なサービスを展開しています。ポーズ、行動、スポーツの種類、写真などから、下記画像のようなAIアバターを生成することができますので、ぜひご活用ください。Segmentationを、衛星画像から建物を検出する問題に応用し、下図に示すように建物を検出しています。情報を与えてやれば、その目的物を検出することができます。脳画像から異常部位を検出したり、インターネット画像から自社商品などの目的とする対象物を探し出したりする目的にも応用可能でしょう。画像セグメンテーションのページをご覧ください。ClassificationAIの精度検証問題としてよく使用される画像分類です。下図は、5種類の花の種類を分類した例です。Hub'という場所にある、事前トレーニングされた分類器モデルを使用して転移学習していますので、比較的少ないサンプル数で訓練しても90%以上の精度で分類することが可能です。個別画像の予測精度もわかりますので、これを使用すれば100%に近い精度で分類することができるでしょう。困難な課題で予測精度を上げるのページをご覧ください。database)で、歴代22位に該当する評価誤差0.37%という値を達成するなど、様々なAI技術を開発しています。下記画像が評価ミスしたMNIST画像です(1万枚中の40枚)。MNISTで予測精度を試すのページをご覧ください。Estimation姿勢推定とは、画像や動画から、人物の鼻、目、耳をはじめ肩、ひじ、手首、腰、ひざ、足首など17箇所のキーポイントを推定することにより、どんなポーズを取っているかを推定するAIです。動画の姿勢推定では、キーポイントの座標の変化や相互の関係がわかりますので、被写体の各キーポイントの時系列情報を、理想とする教師データと比較することにより、歩く姿勢、走る姿勢、ダンスのテクニックなどの習得レベルや課題がわかりやすくなるでしょう。PoseEstimationのページをご覧ください。Detection従来の自己回帰分析(ARモデル)やARIMAモデルなどとは異なり、AIのautoencoderモデルを時系列データの異常検知に応用し、精度良く異常検知を行います。contraction)」の異常を検知した例です。心電図の異常検知のページをご覧ください。心電図から心室性期外収縮の異常を検知した例また、前記論文に基づき、NASAのマロッタバルブの時系列信号からの異常を検知した例を下図に示します。この例では、人では見逃がしがちな、正常状態では一山になっている部分が二山になっているという微妙な差異を見事に検出できています。マロッタバルブの異常検知のページをご覧ください。Memory)モデル、統計解析手法であるARモデルやSARIMAモデルにより、12ヶ月先の乗客数の予測を行い、どのモデルも良好な予測結果が得られることを示しています。LSTMモデルの長所は多次元のデータが扱える点であり、短所は多数の実測値が必要であるという点です。航空機乗客数の予測のページをご覧ください。Memory)モデルが、ARモデルやSARIMAモデルと同等の未来予測性能があることを紹介しました。(RMSE)が2.42°Cであったのに対して、シンプルな一次元CNNモデルによる予測のRMSEが2.25°Cであり、必ずしもLSTMモデルによる予測が優れている訳ではないことを報告しています。時系列予測は時系列予測:TensorFlowチュートリアルでも示されていますが、このページの予測精度も決して良いとは言えません。気温予測のページをご覧ください。CNNモデルは、多次元の未来予測が可能ですので、気温予測にとどまらず、需要予測や在庫管理などその応用範囲は広いでしょう。表情が変化しても顔認証が可能な「許容範囲のある顔認証AIモデル」の可能性を探るため、StyleGAN3により画像を生成した。Networks(GAN:敵対的生成ネットワーク)の発展形であるStyleGAN3を使用して、2枚の俳優画像から、その間を補補間する100~200枚の画像を生成し、その結果を本ページトップに動画として掲載した。この例の詳細は、StyleGAN3による顔認証画像の生成のページをご覧ください。Authentication顔認証技術には様々な技術がありますが、本ページでは、笑顔や疲れた顔など、顔の状態が変化しても顔認証が可能な「許容範囲のある顔認証AIモデル」を試した。航空機乗客数の予測のページで述べましたが、これと同様の発想から、許容範囲のある顔画像を多数用意さえすれば、顔認証の許容範囲が広がるであろうという考えです。その第一ステップとして、前項で2つの画像の間を補完する100~200枚の画像を生成しました。ここでは、これらのデータを使用し、生成画像と本人画像において、下記の通り100%正しい認証結果が得られた。この例の詳細は、許容範囲のある顔認証AIモデルのページをご覧ください。技術で構成されている。Lora(Low-Rank-Adaptation)学習という追加学習により、少ない計算量で新たな知識を追加することも可能になっています。AIアバター生成サービスで得られた画像の一部です。ポーズ、行動、スポーツの種類、写真などから、AIアバターを生成することができますので、ぜひご活用ください。基本的に、双方の画像の顔のキーポイント(特徴点)を認識し、これを巧みに置換する技術ですが、オリジナルのFaceFusionでは、解像度の高い画像を得ることができません。この顔合成技術を一歩進めて、より高解像度の写真を合成できるようにしました。衣服の試着、似合う髪型のチェック、スリムになった理想の自分のイメージ写真の作成など、様々な用途にご活用ください。ディープフェイク画像として悪用しないよう切にお願いいたします。高解像度化にも活用しています。顔写真復元サービスをご覧ください。Removal)と事前学習済みのGANモジュールで構成されます。層により接続されます。トレーニングにより、以下のような学習が行われます。顔の詳細をより強調するための顔コンポーネントの損失の学習アイデンティティ維持の損失の学習さらに、多少時間はかかるものの、GFP-GANをビデオの高解像度化に対応したモジュールVIdeo_Upscaler_by_GFPGANも提供されています。どのページでもご自由にリンクして下さい。こちらからメールをご送付下さい。-172.31.37.45。