カスタム モデルの種類を理解する

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カスタム Azure AI Vision モデルには、"種類" に基づいて異なる機能があります。 カスタム モデルの種類には、画像分類、物体検出、製品認識などがあります。

画像の分類

画像分類は、画像全体の内容に基づいて画像のラベルを予測するようにモデルをトレーニングする Computer Vision 機能です。 通常、クラス ラベルは画像の主要な "題材" に関連していますが、個々のユース ケースは異なる場合があります。

たとえば、次の画像は、含まれている果物の種類に基づいて分類されています。

Diagram with three labeled photographs of fruit, classified as Apple, Banana, and Orange.

モデルは、マルチクラス分類 (複数のクラスが存在するが、各画像が属せるのは 1 つのクラスのみ) またはマルチラベル分類 (画像が複数のラベルに関連付けられる) 用にトレーニングできます。

オブジェクトの検出

"物体検出" は、モデルをトレーニングして画像内の物体から 1 つまたは複数のクラスの存在と位置を検出する、コンピューター ビジョンの一種です。 たとえば、食料品店の AI 対応のチェックアウト システムでは、購入される商品の種類と位置を特定することが必要になる場合があります。

A photograph of fruit with the location and type of fruits detected.

物体検出には、次の 2 つのコンポーネントがあります。

  • 画像で検出された各物体のクラス ラベル。 たとえば、画像に 1 つのリンゴと 2 つのオレンジが含まれていると予測できます。
  • 画像内の各物体の位置。物体を囲む "境界ボックス" の座標として示されます。

Product Recognition

製品認識は物体検出と同じように機能しますが、製品ラベルとブランド名の精度が向上しています。 製品認識の予測にはクラス ラベルと場所の両方があり、製品が画像内のどこにあるかを把握できます。