株式会社Rist

【学習データ不足策の事例】3Dデータセットの生成

最終更新日: 2021/12/13
3Dレンダソフトウェアを用いて疑似不良を付加したデータセットの生成事例。極稀な不良画像も生成し様々なパターンでの検証が可能に

『Rist画像AI研究委託サービス』は、企業の製品・サービス開発やR&D部門向けに画像AI開発をまるごと受託するサービスです。これまで自社技術のみだけでは実現できなかった案件や長年解決できなかった技術的課題を解決できる可能性があります。

【AI開発事例:3Dレンダリングソフトウェアを用いて、疑似不良を付加したデータセットの生成】
■異常検知モデルの構築・精度検証を実施するための3Dデータセットを生成
■POV-Rayを用いて多様な高解像度データセットをレンダリング
■極稀にしか発生しない不良画像も生成し、様々なパターンでの検証が可能

<生成ポイント>
・木目やサイズ等を1枚毎に微調整し、多様性を持つ画像データを生成
・不良の種類は「汚れ」のほか、凹み、傷、欠けなど製造業で頻出するものを再現

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

基本情報

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用途/実績例 【開発実績(一部)】
■分類/物体検出/セマンティックセグメンテーション/
 インスタンスセグメンテーションの新しいアルゴリズム実装
■少ない画像枚数でAIモデルを作成するFew-shot learning系
■画像のノイズ除去するDeepDenoising系
■3G画像をリアルに変換するsim2real系

■良品画像のみから不良検出をする異常検知系

(AutoEncoder系のものや、SPADEに代表されるような特徴空間上の異常検知系)

■AIモデル高化関連(FP16コンバート、Tensor RT、プルーニング等)


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