牛肉の物体検出AI開発で部位分類の精度向上に貢献
大分類(13種類)90%以上、小分類(64種)85%以上の精度を実現
プロジェクト課題
牛肉の物体検出と部位分類をAIで自動化できるか？分類精度はどの程度か？を
検証するために、物体検出AIの専門性を持つパートナーを探していた。
帯広畜産大学様は、牛肉の物体検出と部位の分類をAIでどこまでできるか？を研究テーマとして
いましたが、そのためには物体検出領域に関する、AIの専門性が必要不可欠でした。
より有意義かつ正確な研究結果を出し、今後の検証に繋げるためにも、
AIの専門性を持ち、研究結果をわかりやすくまとめられる、パートナーを探しており、
過去いくつかのAIプロジェクトで信頼のある弊社を、選んでいただきました。
支援内容
ドメイン知識キャッチアップから始め、研究要件を擦り合わせながら、
AI専門性と高い技術力で、物体検出と部位分類AI開発と検証結果まとめを実施
ドメイン知識のキャッチアップをしながら、研究目的/検証内容を擦り合わせ、
初期段階からYOLOベースモデルで簡易的な精度確認を行いました。
そこからは分析を元に、データ拡張、複数角度の画像分析、モデルの複雑化などの検証を行いながら、
精度改善を繰り返し、最終的に目標を超える最も精度の高い分類を行うAIを開発。
また、その成功のポイントをまとめた上で、研究結果として報告しました。
[ 実際の支援内容 ]
・研究の要件、検証したいことから一緒に擦り合わせ
・ドメイン知識、物体検出AIの最新トレンドのキャッチアップ
・複数角度、モデル改善、データ拡張、重み調整などのAI精度改善施策の実行
・学習済みモデル、開発用コード、検証結果の提供
※こちらはノーステック財団の研究補助金を活用して取り組みました。
結果
目標としていた、大分類(13種)90%以上、小分類(64種)85%以上の分類精度の
物体検出と部位分類AIの開発に成功。成功の要も研究結果としてまとめ報告。
[ 関連技術キーワード ]
#YOLO、#研究開発、#物体検出、#分類
※各方向からの牛肉の物体検出と部位分類の結果表示。
お客様の声
検証目的をヒアリングし、目標達成のため一つずつ丁寧に検証してくれた。
精度改善のポイントをわかりやすく説明頂き、目標にも届いて大変満足してます。
【ご担当者様の声】
【ご担当者様の声】
「牛肉の部位分類がAIで実現可能なのか、精度はどの程度なのかという研究テーマに取り組むために、AI開発の専門性を持つパートナーを探していました。長年お付き合いがあり、実績と信頼があるLeapWellさんにお願いしました。
研究目的から擦り合わせて頂き、物体検出AIで検証すべき論点を洗い出し、進め方を決め、丁寧に検証頂きました。仮説を試し、精度を測定し、結果を分類することを繰り返した結果、無事当初の目的としていた大分類(13種)90%以上、小分類(64種)85%以上の精度を達成できました。
またそれだけではなく、各検証結果をまとめていただき、AI専門家以外にも、何が精度改善の成功ポイントだったのかを、研究結果としてわかりやすくまとめていただきました。大変満足しています。
本研究を引き続き続ける場合は、ぜひLeapWellさんにお願いしたいと思います。
今後の展望
今回の牛肉の物体検出と部位分類AIの研究を通して、貢献できたのであれば幸いです。
一つずつ丁寧に仮説検証を重ねからこそ、今回の目標達成という結果に繋がったと思います。
本研究は、まだ検証余地もたくさんあると思いますし、AIの進化は早いです。
引き続きAIの専門性が研究に必要な際は、ぜひまたご相談いただければ幸いです。