Watson Visual Recognitionとは

Watson Visual Recognitionは、企業などの組織が持つ画像から数千のラベルを抽出したり、特定のコンテンツを検知することができます。アプリケーションの中に、画像から特定のコンテンツを検知するためのカスタムモデルを構築することも可能です。

Visual Recognition デモを試す

1) デモサイト(英語)を開きます。

2)「Select or drag an image」 から画像ファイルをアップロードします。(右画像の赤枠参照)

3)画面右に、「Classes(認識結果)」「Score(確信度)」が表示されます。

 

 

さて、あなたは何の画像を読み込ませてみますか?

→ 画像認識 Visual Recognition を試してみる (英語) 

→ Technical intro to Classifiers ビデオを観る (YouTube,49分55秒,英語)

→ 開発資料

Visual Recognition デモを試す

概要

画像の分類

画像コンテンツを解析します。事前学習済みモデルにより、画像の被写体の物体や色、食べ物や不適切な内容であるかなど解析します。

少ないデータで学習

少ない学習データでも、高い精度のカスタムモデルの構築が可能です。

物体検出

複数の異なる物体を検出したり、数えたり、あるいは相対的なサイズを識別したりできるように、モデルを学習することができます。

Visual Recognitionの特徴

簡単なカスタム学習

Watson Studioの機能を使い、画像にすばやくラベルを付けたり、学習させたりすることができます。

視覚的な検査

Watson Studioを使い、少ない画像で視覚情報処理モデルを学習させ、自動車や回路基盤部品のダメージを検出できます。Watson Studioは、カスタムモデルを開発、テスト、管理するワークスペースを提供します。

iOSアプリにCore MLを使ったAIを実装

Watson Visual Recognition for Core MLを使い、ダウンタイムなく、視覚情報処理の機能を持つモバイルアプリを構築できます。Watson Studioを使ってカスタムモデルの構築とテストを行い、iOSにデプロイ可能です。

Autoglass BodyRepair

Belron brand Autoglass BodyRepair は、Watson Visual Recognition をWebサイトの予約ページで活用しています。ダメージを負った自動車の写真を視覚的に解析し、修理価格をレコメンドします。修理コスト の決定にAIを使うことで、見積もりのための時間が70%改善されました。

→ 詳細はこちら(英語)

Autoglass® BodyRepair
Coca Cola + IBM

Coca Cola + IBM

フイールド技術者はWatson Visual Recognition with Core ML を使い、ネットワーク接続が弱いあるいはネットワーク接続がない場所でも、問題を診断したり解決したりすることができます。Watson Visual Recognition とCore MLのAI機能によって、技術者は関連する情報を必要な時に手元に出力することができるため、課題を迅速に効果的に解決できます。

→ 詳細はこちら(英語)

Pulsar

Watson Visual Recognitionを使って、Pulsar は視聴者が画像をどのように読み取ったり反応したりしているか、より深く理解することができます。その結果、以前にタップされなかったソースから新しい洞察を引き出し、ブランドのパフォーマンスを改善しています。

→ 詳細はこちら(英語)

Pulsar

Watson Visual Recognitionの利用を今すぐ始める

アプリケーションに画像処理の機能を追加できます。