Introduction ¶

ReNomIMGは画像認識モデルを作成するためのGUIツール及びPython APIです

1. コンセプト ¶

ReNomIMGのコンセプトは、AIのモデルをユーザーの目的の沿って自分自身で作成してもらうといったものです.

近年のディープラーニング技術の発展により、画像認識の精度は非常によくなりました.

しかしながら、工業製品の傷を認識させるといったようなビジネスの場面において認識モデルを作成しようとした場合、高精度の認識モデルを得るためにはまだ多くの課題が存在します.

例えば、トレーニング用のデータセットを集める、認識モデルのプログラミングとその学習、モデルの評価といったものです.

特に、このディープラーニングの時代でも認識モデルのパラメータのチューニングは必要となります.

ReNomIMGを使用することで, 画像認識モデルの構築を容易に行うことができます.

2. ReNomIMGが提供するもの ¶

ReNomIMGはGUIツールとPython APIを提供します.

GUIツール ¶

ReNomIMG GUIツールを利用して、物体認識モデルを作成することができます.ユーザーはトレーニングデータの用意と、訓練の設定、RUNボタンの押下のみです.

Python API ¶

ReNomIMG APIは現代的な物体認識モデルのみでなく、分類モデル、セグメンテーションモデル作成用のAPIも提供してくれます.

加えて、これら全てのモデルは事前学習の重みを持ちます.これによりモデルはより正確になります.

サンプルのソースコードを以下に示します.ReNomIMGを使うと、モデルの作成と訓練が３行で可能になります.

VGG16モデルの作成

            
                from renom_img.api.classification.vgg import VGG16
from renom_img.api.utility.load import parse_xml_detection
from renom_img.api.utility.misc.display import draw_box

## Data preparation.
train_image_path_list = ...
train_label_list = ...
valid_image_path_list = ...
valid_label_list = ...

## Build a classification model(ex: VGG16).
model = VGG16(class_map, load_pretrained_weight=True, train_whole_network=False)
model.fit(train_image_path_list, train_label_list, valid_image_path_list, valid_label_list)

## Prediction.
prediction = model.predict(new_image)