1.0深層学習モデルの作成にはラベル付き教師データが必要です。当社の製品POODLを含め、一般的な深層学習(ディープラーニング)ツールにて利用可能な印刷検査画像のデータセットを公開します。4品種に分類された疑似欠陥画像について、基準画像と検査対象画像の2枚一組となる形で952組が格納されています。ライセンスで提供されています。手軽に画像分類のための深層学習モデルを作成できるツールです。印刷検査画像に特化しており、アノテーション作業やデータの前処理、学習ジョブの実行などが行なえます。(テンプレート)アノテーション作業を外部に委託する場合に、定義しなければならない作業内容の例を記述したテンプレート(Wordファイル)です。ついては無制限に許可します。)ダウンロードJAGAT研究会セミナー2019.10日本印刷技術協会(JAGAT)開催の研究会セミナーにて「印刷画像検査へのディープラーニング適用」というタイトルで当社代表が講演した資料です。2019年秋期セミナーにて、「深層学習技術の今と印刷産業への挑戦」というタイトルで当社代表が講演した資料です。活用の考え方」というタイトルで当社代表が講演した資料です。始めとする、データ駆動型の製造工程改善を行う場合は、従来型のシステム開発とは異なる点が多々あります。POODLによって何が簡易化されるのか、製品導入の流れに着目してまとめた資料です。ダウンロード研究開発レポート当社の画像処理と深層学習の技術についてまとめた資料です。深層学習モデル作成ツール「POODL(プードル)」の内部で使用されているエンジン「DLC-Titan」の工夫について述べています。当社の事業内容やターゲットとしている市場、開発・販売を行っている製品についてまとめた資料です。