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深層学習事例紹介
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PFN/MSアライアンス テクノロジーアップデート
Preferred Networks, Inc
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10
100
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DIMo 異常検知(故障予測)パッケージ
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※実際に異常が発見できるか検証するために異常データ自体は少数は必要
PFNの手法
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故障の約40日前に
故障予兆を捉える
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経過時間
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ロボット
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故障直前まで
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上記はファナック社との事例
PFNの手法により、ある故障するケースにおいて徐々に異常度が上
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DIMo 映像解析パッケージ
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映像解析パッケージ
アノテーションツール ヒト検出・認識結果Web GUIで設定を一括管理
デモ:https://www.youtube.com/watch?v=blMaZPEA5rA
● フロントエンドUI
● ヒト映像解析結果の確認表示
● 認識モデル・カメラ・マップの管理
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● Webブラウザ上で正解データ作成
● 外部企業経由で作業者に作業発注が可能
● 画像認識ライブラリ
● ヒト検出&追跡(全身ベース)
● ディープラーニングによる属性認識
DIMo 外観検査パッケージ 概要
画像から物体の外観を検査しキズの有無を判定する機能
工場のラインなどで、製造物が順次流れてくる中で、それらの中でキズがつい
たりバリが出た不良品を人の代わりに検出する
キズあり
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● クラウド移行による
高負荷時の安定稼働
● Microsoftのサポートにより、
短期間でインフラ移行
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Preferred Networks x Microsoft
Azure でグローバル サービスを展開
PaintsChainer AIによる線画自動着色サービス
https://paintschainer.preferred.tech/
イラスト@cotubuuuun
アジアを中心に世界から反響が
10ヶ国語ぐらいで記事に
モデルも選択可能に
たんぽぽ(初期) さつき(new)
イラスト@cotubuuuun
自動着色機能の導入事例
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Pixiv Sketch との連携
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