Viyaの機能をPythonから効率的に活用いただくためのハイレベルなPython向けAPIパッケージであるDLPyを提供してきました。API向けハイレベルパッケージです。DLPyではKerasに似たAPIを提供し、より簡潔なコーディングで高度な画像処理やCNNモデリングが可能でした。この度、このDLPyが大幅に機能拡張されました。最新版DLPy1.0では、以下の機能が拡張されています。Detection)」機能を覗いてみましょう。Viyaでは従来から画像分類(資料画像1.の左から2番目:Classification)は可能でした。画像に映っている物体が「猫」なのか「犬」なのかを認識・分類するものです。Detection)が可能になりました。11)つまり、画像内に映っている複数のオブジェクトの位置を認識し、矩形(バウンディングボックス)で囲み、かつオブジェクトごとにカテゴリ(クラス)を検出してくれる機能です。DLPy1.0では、CNNベースの一般物体検出モデルを生成するために必要となる学習用のデータセットを簡単に作成できる機能も搭載しました。画像分類モデル生成用のデータセットに比べて、一般物体検出モデルを生成するために必要なデータセットはより複雑で作成に手間がかかります。画像分類モデル用のデータでは、ラベルを示す列は1つですが、一般物体検出モデル用のデータでは、2つ以上のラベル列を必要とし、複数のバウンディングボックスの情報も必要になります。DLPy1.0に搭載のcreate_object_detection_table()ファンクションを使用することで、必要な学習用データセットを簡単に生成することができます。VOC形式であること。・各画像には、同じ名前で拡張子の異なる注釈(annotation)ファイルが必要です。このファイルには、特定の画像のグランドトゥルース情報が含まれている必要があります。作成されたデータセット内容はdisplay_object_detections()ファンクションを使用し、表示し、確認することができます。これは、モデル生成後にテストデータを当てはめてスコアリングした結果の精度を確認する際にも有効です。学習用のデータセットが準備できたら、この後は、モデル定義>事前学習weightsの取り込み>学習>スコアリング、という流れで進行していきますが、今回はここまで。※DLPyの詳細に関してはgithubサイトをご覧ください。中心に数多くのアナリティクス・プロジェクトの提案に参画。現在はAIプラットフォームなど新たなテクノロジーの活用に特化した提案を担当している。ディープラーニングや機械学習などのAIテクノロジーや大規模分析基盤アーキテクチャについての豊富な知見、経験を持つ。新たなテクノロジーでも分かりやすく解説するプレゼンテーションには定評があり、満足度の高い講演を年間、数多く行っている。