Neurala Brain Builder for AITRIOS (On-Premises)
Brain Builder for AITRIOS は、IMX500またはIMX501を搭載するエッジセンシングデバイスでの高速なAI処理を実現するためのAI学習ツールで、迅速にトレーニングすることが可能です。
本バージョンはオンプレミス上にて利用可能となっております。利用ケースによってはモデル学習用のGPUは必須ではないため、ローカル環境で高コストなハードウェアを利用せずともAIモデルの学習が可能です。
※Neurala Brain Builder for AITRIOSはNeurala VIA for AITRIOS（製造ライン検査を行うために必要な画像AI技術を提供するソフトウェアスイート）の一部です。
3ステップでAIモデルを作成して導入。コーディング不要。
ステップ1： ご希望のデータセットをアップロードします。
ステップ2： Brain Builder for AITRIOSにデータセットを分析させ、AIモデルを学習させます。
ステップ3: すぐに使えるモデルを手に入れる。
モデルの準備、学習、検証、最適化、コンパイルまで、モデルテンプレートを選択するだけで完了します。
Brain Builder for AITRIOS モデルタイプの概要
Classifierモデルタイプは、画像全体または特定の領域を事前に定義されたクラスに効率的に分類するのに役立ちます。信頼度によってランク付けされたラベル（例えば、「リンゴ：80％」、「桃：40％」）を出力し、明確で実用的な洞察を保証します。商品画像を果物（リンゴ、オレンジ、バナナ）のようなカテゴリに分類したり、X線写真を「健康」または「異常」に分類したりするなど、さまざまなユースケースに最適です。このモデルは、特定のオブジェクトをピンポイントで特定することなく画像上で動作するため、正確なタスクを分類する際に、より迅速で正確な結果をもたらします。
Detectorモデルタイプは、画像内の複数のオブジェクトを識別し、位置を特定することができます。検出されたアイテムの周りにバウンディングボックスを出力し、信頼スコアでラベル付けします（例えば、(x,y)で 「car: 90%」）。これは、オブジェクトが何であり、どこにあるかを効果的に識別するため、街頭シーンで車両や歩行者を検出したり、ベルトコンベア上のアイテムをカウントしたり（「3つのリンゴ、2つのオレンジ」）するのに最適です。
Anomaly Recognizer モデルタイプは、画像が「正常」か「異常」かを判断します。単純なモデルは二値ラベル（例えば「正常」または「異常」）を提供しますが、高度なモデルは、異常のある特定の領域を強調するヒートマップを生成することができます。これらのモデルは、製造部品の欠陥検査や、医療用スキャン画像や品質管理画像の不規則性の検出に最適で、多くの場合、明確な視覚的フィードバックとともに、偏差や問題を特定します。