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Hitachi

株式会社 日立ソリューションズ・クリエイト

他社クラウドサービスの精度と比較しました

画像分類(例:良品、不良品の判定)と物体検知(例:画像の中から部品の位置を特定)の2パターンで比較し、いずれも当社のAIモデルが良い精度を出しました。

1. 画像分類

#データセットデータ内容クラス数学習枚数検証枚数他社
正解率(%)
当社
正解率(%)
1CIFAR-10一般物体認識101,00010,00073.089.9
2DAGM工業製品の
表面
2966,80483.783.6
3Food-101(a)食品10175,75025,25040.589.9
4Food-101(b)食品10110,10025,25026.378.9
データセットの説明
  1. CIFAR-10
    機械学習とコンピュータビジョンアルゴリズムのトレーニングに一般的に広く利用されているデータセットの1つ。飛行機や自動車、鳥、猫といった10種類の画像の集まり
  2. DAGM
    工業用部品の表面の欠陥を検出するという目標で、正常品画像と人工的につけられた欠陥を含む画像のデータセット
  3. Food-101
    101種類の食品に関する画像のデータセット

2. 物体検知

@画像サイズ約300x300における他AIモデルと、当社AIモデルの検出精度比較

#AIモデル画像サイズ(ピクセル)mAP(%)
1SSD321321x32177.1
2SSD300300x30077.2
3DSOD300x30077.7
4DSSD 321321x32178.6
5当社AIモデル320x32080.1

Aより大きい画像サイズでの検出精度比較

#AIモデル画像サイズ(ピクセル)mAP(%)
1YOLOv2544x54479.6
2SSD512512x51279.8
3YOLOv3416x41680.2
4DSSD 513513x51381.5
5当社AIモデル640x64083.0
mAP: mean Average Precision (mAP) with PASCAL VOC2007 metric
物体検知モデルに使われる評価指標。値が大きいほうが検出率が良い。

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