この機能アップデートは、USデータセンターのエンタープライズ以上の組織のみ適用されています。(2023年1月現在)
Ziaは、登録した学習データ画像に基づいてデータの画像を検証するため、ユーザーが手動で画像を検証する時間を短縮できます。
今回、この機能にいくつかの機能アップデートをがあり、そのひとつとして、検証の種類に「照合と検出」オプションが追加されました。
以下、詳細をご紹介いたします。
「照合と検出」オプションについて
例えば、Ziaを使ってeコマースプラットフォームの商品画像を検証するとします。
「照合」オプションでは、画像が参照画像の色、デザイン、全体的な品質と一致していることを確認します。例えば、販売者が赤いドレスの画像をアップロードすると、Ziaはその画像がトレーニングに使用された学習データの画像にどれだけ近いかに基づいて検証します。
「検出」オプションでは、商品が画像の一部に含まれている場合、販売者が商品画像を検証するのに役立ちます。例えば、ソファーの商品画像をアップロードする場合、その画像には部屋の中のソファーが含まれている必要があります。販売者がそのような画像をアップロードすると、Ziaはその画像内のソファを検出しようとします。
今回、1つのルールで両方を行うオプションを追加しました。
これにより、以下の両方が揃った場合にのみ画像が承認されるため、検証の精度が向上します:
- 学習データの画像と完全に一致
- 検出された(または検出されなかった)対象物
例えば、ノートパソコンの商品画像と一致させたいが、ウェブカメラ、スクリーン、キーボード、トラックパッドなどがある状態で確実に一致させたいとします。この方法を使うことで、タブレットやデスクトップなどが誤って承認されないようにすることができます。
学習のフィードバック用に画像を追加する方法
以前は、レビュアーは、Ziaが不適切と判断した画像を承認し、Ziaの誤検出を特定することでZiaを補助することができました。
今回、レビュアーは、Ziaの学習用画像を手動または自動で提案できるようになりました。これは、モデルの学習に独自の画像を使用する画像検証ルールで利用できます。
学習用画像の履歴
学習用画像の履歴画面では、画像検証ルールに関連する学習データの内訳をすばやく視覚的に確認できます。
学習用画像の削除
「学習用画像の履歴」画面内で「画像を表示する」をクリックすると、学習用画像を個別もしくは一括で削除するオプションが表示されます。
画像のラベルや追加日時で、学習用画像をフィルタリングすることもできます。
学習のフィードバックの候補の承認
「学習のフィードバックの候補」タブでは、学習データの候補として手動または自動で提案された画像が表示されます。
画像にカーソルを重ねると、画像を承認できます。承認する場合には、ドロップダウンから画像のラベルを選択後、「切り取って対象物を関連付ける」をクリックし、画像内で対象物の周りに四角形を描き、ドロップダウンから対象物名を選択します。
参考情報