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2022年9月22日
AIの判定根拠の可視化、AIの注目する特徴の手軽なコントロールが可能になりました。
AIを用いたプロダクト全般に言えますが、AIの判断根拠が分かりにくくブラックボックスと言われることがしばしばあります。AI外観検査においても、検査対象の画像のどういった特徴にAIが注目し判断をしているかが分かりにくいと言った側面があります。
今回、中央右付近の×印のヒビの様な不良を見てみましょう。
こちらは、DEEPSのAIモデル作成ツールの画面の一部ですが、画面右上に選択した不良箇所のヒートマップが表示されています。このヒートマップで赤や黄色になっている部分が、AIの注目したポイントとなっています。例では、適切に不良の部分の特徴に注目し判断している事が分かります。この機能により、AIが正しく不良の特徴に注目しているかどうかを見極める事が可能となります。
たとえば、実際の不良箇所ではない部分に注目して不良を検出している場合は、過検出の多いAIモデルになっている可能性があります。通常のAIモデル作成時にはあまり意識する必要がありませんが、最終的なAIモデルの性能を評価する際には有効な指標となります。
また、学習画像の特定の部分にAIが注目する様に学習する機能も本バージョンに実装されており、上記のヒートマップ表示で確認を行い適切な特徴を学ばせることが可能なりました。これらの機能により、より高い精度で過検出の少ないAIモデルを、少ない操作で作成ができることが特長となります。
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