リアルタイムオブジェクト検出用モデルとインスタンスセグメンテーションモデルの設計支援ツール

抄録

データサイエンス教育における学生のニューラルネットワーク関連の応用的実務能力の向上と，欠陥検出や異常検知のためのAIモデルの実装技術を必要とする企業支援のための基本ツールとして活用するために，これまでMathWorksから紹介されているMATLAB上で作成可能な様々なニューラルネットワークモデルを簡易操作で統合的に設計，訓練，評価できるアプリケーションを開発してきた。本稿では，自動運転システム，製造工程の自動化ライン，医療診断システムに加えて，社会生活の場面でも移動ロボットなどへの応用が期待されているリアルタイムオブジェクト検出用のYOLOモデルと，インスタンスセグメンテーション用のSOLO，Mask R-CNNモデルも設計体験できるように機能を拡張したので報告する。