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Deep Analyzerバージョンアップのお知らせ

2019.12.24
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Deep Stationシリーズに標準搭載の深層学習環境、Deep Analyzerをバージョンアップいたしました。


バージョンアップ内容:SE-R.2019.12.18.89


1. 学習アルゴリズム 音源分類 (Audio Classification) を追加

音源分類は、入力された音源が学習したデータセット内のどのクラスに属するかを分類する学習アルゴリズムです。
この追加と合わせて「Categorized Audio形式」のデータセットにも対応しました。


2. 学習アルゴリズム 異常検知 (Anomaly Detection) を追加

異常検知は、データセットの画像から学習した正しい特徴と、入力された画像との差分をスコアと画像で表す学習アルゴリズムです。二つのクラス(正常・異常)の画像分類とも言えます。
この追加と合わせて「Uncategorized Images形式」のデータセットにも対応しました。


3. 学習アルゴリズム 画像分類 (Image Classification) の機能強化

画像分類は、入力された画像が学習したデータセット内のどのクラスに属するかを分類する学習アルゴリズムです。


 3-1. 学習時に選択可能なモデルを追加
  - MobileNet
  - MobileNetV2
  - Minimal

 3-2. 学習設定項目を追加・改善
  - Validation ratio を追加
  - Shearing を追加
  - Zooming を追加
  - Color mode を追加 (一部モデルのみ設定可能)
  - Rotation をこれまでのON/OFFの2択から任意の角度を設定可能に改善

 3-3. Train/Validation画像のロック
 学習に使用するTrain/Validationそれぞれの画像を「カテゴリー・ファイル名」というキーでファイルに保存するようにしました。
 それにより、Pre-trained Modelを利用した追加学習の際に、前回の学習でTrain/Validationに使用した同じ画像が存在した場合、以下の処理を行うようにしました。
  - 前回の学習でTrainとして使用された画像をValidationとして使用しない
  - 前回の学習でValidationとして使用された画像をTrainとして使用しない

 3-4. Edgeデバイス用ネットワーク作成機能を追加
 学習設定画面のメニューでデバイス名を選択することで、以下のEdgeデバイスでの利用に最適化されたモデルを作成することができるようになりました。
  - Sipeed MaixPy K210搭載デバイス
  - Coral Edge TPU + 対応Linux PC/ボード

 3-5. Edgeデバイス環境向けの推論サンプルコードを提供
 上記で作成したEdgeデバイス用モデルを、以下のEdgeデバイス環境で簡単に利用することができるサンプルコードを提供いたします。
  - Sipeed Maix M1 Dock
  - Coral Edge TPU + Raspberry Pi 3

 両デバイスともに、学習モデルの転送と推論を行うことができます。
 Sipeed Maix M1 Dockではボード上のカメラモジュールを使ったデータセット作成サンプルツールも提供します。デバイスのカメラを使い、実際に推論を行う時と近い条件で撮影されたデータセットを用いて学習することにより、推論の精度の向上が期待できます。

4. その他、細かい改善とバグ修正



Deep Analyzerインストール済みDeep Station全製品を導入済みのお客様には、弊社カスタマーサポートよりEメールにてアップデートのご案内をお送りしております。アップデートの手順につきましてはメールの記載内容をご確認ください。