AIビジョン
OCI Visionは、ディープラーニング・ベースの画像分析を大規模に実行するためのAIサービスです。開発者は、機械学習（ML）の専門知識がなくても、すぐに使える事前構築済みのモデルを利用して、アプリケーションに画像認識とテキスト認識を簡単に組み込むことができます。業界固有のユース・ケースの場合、開発者は独自のデータを使用してカスタム・ビジョン・モデルを自動的にトレーニングできます。これらのモデルを活用することにより、製造過程における視覚的な異常を検出したり、デジタルメディア資産を整理したり、製品や出荷をカウントするために画像内のアイテムへタグ付けしたりできます。
AI Visionの仕組み
OCI Object Storageの入力バケットまたはコンピュータのローカルファイルからデータを選択します。OCI Visionの事前トレーニング済モデルを使用して画像を分析します。ユースケースに合わせた分析のために、モデルをカスタマイズします（任意）。お客様のアプリケーションや他のOCIサービスと統合します。
コンピュータ・ビジョンのユース・ケース
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ビジュアル・データからインサイトを取得
イメージからテキストまたはビジュアル情報を自動的に抽出し、それを利用して分析アプリケーションを強化します。画像からのビジュアル情報を、製品の販売履歴や顧客レビューなどのその他の入力と組み合わせて、製品の可用性や人気度などの全体的なトレンドを把握できます。
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デジタル資産の管理
画像ベースのファイルをメタデータ（オブジェクトや色など）でエンリッチすることで、デジタル・アセット管理システムや大規模なデータウェアハウスでのインデックス作成と取得を適切に行えるようになります。インテリジェント検索から小売管理まで、使用する画像を簡単に取得できます。
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ビジュアルの異常を検出
変色、裂け目、錆、変形、破損などの外観に基づいて、製品や機器を規格内または欠陥として分類します。欠陥資材の検出を自動化して、修理が必要だというフラグを立てます。
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シーンの監視
画像内のオブジェクトやシーン全体を見つけて、電力線の監視画像で植物が成長しているかどうかや、トラックを配達用に多く利用できるかどうかを検出します。特定のオブジェクトがシーン内のどこにあるかを特定し、画像全体を分類します。
OCI Visionの画像分類でイノベーションを推進する
Oracle Analytics、製品戦略担当シニア・ディレクター、Benjamin Arnulf氏
OACとOCI Visionの併用は、さまざまな業界のユース・ケースに適しています。たとえば、Children's Medical Research Instituteは、顕微鏡画像を迅速に分析できるようになったことで、シミュレーションの所要時間を大幅に短縮し、より速いペースで仕事を進められるようになりました。こちらのビデオでその様子をご覧いただけます。このブログでは、ローコードやノーコード設定でOACとOCI Visionを使用するメリットを得るためのステップについて説明しています。
OCI Visionに関するリソース
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